認知科学 に関する最新の記事

この研究は、否定に対するアプローチを洗練させることで言語モデルを強化することに重点を置いている。

この研究は、目標を認識する際の行動、タイミング、解決可能性の役割を探ってるよ。

LLMの抽象理解を高めるためのフレームワーク。

LLMの自己バイアスを調査して、そのパフォーマンスへの影響を探る。

言語モデルはテキストでは優れてるけど、感覚的な理解が欠けてるんだよね。

新しいフレームワークが、LLMが複雑な質問に答えるためにどのように推論するかを評価する。

私たちの脳がナビゲーションや記憶のために予測マップを作る方法を探る。

FOMOを紹介するよ。これは、忘れることでDNNを敵対的攻撃に対抗させる方法なんだ。

この記事では、アクティブインファレンスが動きや意思決定にどんな影響を与えるかを探るよ。

AIが視覚的推論タスクを通じてオブジェクトの関係を学ぶ方法に関する研究。

辞書学習が高度な言語モデルの解釈にどう役立つかの研究。

新しいアプローチでAIが新しいタスクを学びながら知識を維持できるようになる。

あいまいな文を言語モデルがどう解釈するかに関する研究。

言語モデルと人間が演繹的推論タスクにどうアプローチするかを比較した研究。

この記事では、人間の注意に関する洞察を使ってコードの要約を改善する方法を探るよ。

新しいフレームワークがAIの人間の社会的交流の理解を評価する。

新しい方法が言語モデルの推論能力を構造化フィードバックで向上させるんだ。

新しいアプローチは、LLMと認知システムを融合させてキッチンのロボット作業を強化する。

大規模言語モデルの性能に対する推論方法の影響を分析する。

研究は、LLMが情報をどのように結びつけて複雑な質問に答えるかを調べている。

果物バエが出来事を結びつけて行動を適応させる方法を見てみよう。

この研究は、記憶から情報を思い出すときに注意がどう変わるかを明らかにしてる。

この概要は、人間の注意モデル化の重要な進展とそれがAIに与える影響を強調してるよ。

機械が人間の信念をどう認識して表現するかを調べて、社会的推論を改善する。

LLaMA-2が構造化された推論を使って言語をどう処理するかを見てみよう。

指示のファインチューニングがモデルのパフォーマンスに与える影響に関する研究。

研究は、紙とスマートフォンのテストを使って患者の中のパレイドリアを調べている。

磁性材料の研究は、認知行動や情報処理との類似点を示している。

新しいモデルが強化学習タスクでエージェントのパフォーマンスを向上させる。

抽象的な視覚的推論タスクに対する解きほぐされた表現の必要性を問い直す。

高齢者における認知機能の低下パターンとその分析方法についての考察。

新しい方法で脳研究における言語ローカリゼーションの時間が短縮される。

ネガティブな考えをポジティブな洞察に変える方法。

この研究は、人間とDNNが新しい画像を認識する方法を比較してるんだ。

ホップフィールドネットワークが記憶プロセスをどう真似るかを探る。

強化学習を使って言語モデルの推論能力を向上させる方法を探ってる。

私たちの経験は、世界を視覚的にどう捉えるかに影響を与える。

新しい指標が言語で意味をどのように組み合わせるかの洞察を提供する。

新しい方法がRLエージェントの意思決定を良くするために記憶を強化する。

神経システムが俺たちの知能をどう形作るかを見てみよう。