認知科学 に関する最新の記事

CPCNetを紹介するよ、視覚的推論タスクを改善するニューラルネットワークだ。

研究によって、背側経路が深さや空間認識を処理する方法が明らかになった。

研究は、言葉が意識しないで処理されるかどうかを調べている。

新しい方法が、複雑な脳の活動データを分析するのを改善してるよ。

研究によると、シナプスのパフォーマンスとエネルギー効率の間にはトレードオフがあることがわかった。

エピソード記憶は、タスクのパフォーマンスを向上させたり、関連するタスクをつなげたりするのにめっちゃ大事だよ。

この記事では、人間とモデルがアクション関連の言葉をどう解釈するかを調べるよ。

研究者たちは、治療法を改善するために脳のつながりを研究する方法を向上させているよ。

指示調整された言語モデルの推論能力を調べる。

クラスタリングベースの戦略は、機械が以前の知識を失うことなく、継続的に学習するのを助けるんだ。

近接群とその数学における役割を見てみよう。

認知グラフが空間的知識とシステム内の意思決定を理解するのにどう役立つかを探る。

研究が示したのは、霊長類と人間の目の動きと視覚的注意の関係。

ウィノグラッドスキーマチャレンジを調べて、そのAIの理解への影響を考える。

この研究は、よく知ってる音が新しい言葉を覚えるのをどう助けるかを明らかにしてる。

この記事では、LLMが自分の自信やパフォーマンスをどのように評価するかを考察します。

言語タスクにおける機械学習を改善するための新しいアーキテクチャ。

この研究は、LLMの議論的推論タスクにおける能力を評価してるんだ。

話し言葉を理解する上でのジェスチャーの役割を調べる。

脳の健康における興奮性神経細胞と抑制性神経細胞の重要な役割を探る。

人間の学習を真似て、機械がもっと適応できるようにする方法。

この研究は、コレキシフィケーションと音のパターンを通じて言語の類似点を調べてるよ。

新しい手法で、予測的注意を使って脳の活動からの画像再構築が改善されたよ。

研究は、不確実性の下でニューラルネットワークが概念に適応し、認識する能力に焦点を当てている。

データセットは、自己言及的な言語タスクで言語モデルをテストするんだ。

研究がNMDA受容体と視覚知覚における役割についての洞察を明らかにした。

言語学習とプログラミング教育の関連を探る。

研究によると、GPT-2は人間のパターンに逆らう言語で苦労するんだって。

コミュニケーションにおける文脈を理解する能力で言語モデルを評価する。

言語が音を処理したり聴覚パターンを予測する能力にどんな影響を与えるか。

音がデータの理解やアクセスしやすさをどう高めるか探求中。

Belnap-Dunn論理が知識と無知についてどう考えてるかを見てみよう。

研究が、霊長類の脳の領域が社会的および生態的な課題にどう関係しているかを明らかにした。

子供の言語発達と脳の組織を調べる。

MLLMsの研究と、非言語的推論タスクにおける彼らのパフォーマンス。

研究者たちは、ネストされたディリクレ分布を使って記憶の研究方法を改善した。

神経ネットワークが人間の形認識スキルをどのように模倣できるか探ってる。

新しいアプローチは、古典的なアイデアと量子物理学を組み合わせて、概念をよりよく理解することを目指してる。

神経細胞がどのように発達し、変化し、幼少期から老年期まで認知機能に影響を与えるかを探る。

イベントの境界が私たちの経験や記憶を形作り、認識の変化を示す。