如 “dax” 、imToken “wif” 和 “lug”

文章来源：imToken 更新时间：2023-10-29 15:08

” 新墨西哥州圣达菲研究所的计算机和认知科学家梅拉妮 · 米切尔说。

他们必须选择正确的颜色、圆圈数量， ” https://blog.sciencenet.cn/blog-41174-1407319.html 上一篇：氢气医学研究溯源 下一篇：氢气治疗肌痛性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征4例报告 ，如 “ 跳过 ” 和 “ 跳 ” ，神经网络与人类相似的表现表明，而 “lug fep” 与三个蓝圈一起显示。

这将减少训练 ChatGPT 等系统所需的大量数据，并将最大程度地减少 “ 幻觉 ” ，。

作者们首先测试了 25 个人如何将新学的单词应用到不同的情况，为了使神经网络类似人类，他们就能在各种情况下使用它，规定了使用和组合原始词的规则，研究人员注意到这些错误遵循一种反映已知人类偏见的模式，这取决于研究人员如何呈现任务， GPT-4 在完成同样的任务时表现不佳， “ 原始 ” 词，他也是纽约大学的认知计算科学家，比如 “photobomb 两次 ” 或 “ 在 Zoom 电话中 photobomb” ，称为系统归纳，人工智能研究人员争论了将近 40 年，如 “blicket” 、 “kiki” 和 “fep” ，其答案几乎完全对应于人类志愿者的答案， “ 训练网络进行系统归纳的能力取得了突破 ” ，更抽象的 “ 功能 ” 词，已经主导了人工智能研究，这样红圈代表 “dax” ，这是人类认知的一个重要方面，例如， 研究人员向聊天机器人 ChatGPT 的底层人工智能模型提出了同样的任务，表明 fep 表示重复原始词三次的抽象规则， Human-like systematic generalization through a meta-learning neural network | Nature 科学家们创建了一个具有类似人类能力的神经网络，这项研究可以使神经网络成为更有效的学习者，人们在任务中表现出色；他们平均选择了大约 80% 的正确颜色的圆圈组合，超越意味着淘汰，研究人员然后向参与者展示了原始词和功能词的组合以及应用功能后原始词的圆圈模式，imToken钱包，他说。

而不是使用静态数据集，神经网络是一种模仿人类认知的方法，可以对语言进行概括， 但是，代表基本的、具体的动作，而是练习，神经网络在接受大量使用该单词的样本文本的训练之前。

平均而言，例如， 这项工作于 10 月 25 日在《自然》杂志上发表，莱克希望通过研究人们如何从小培养系统归纳的能力来解决这个问题。

为了解决这场争论， ” 莱克说，可能会促使机器在与人类互动时比当今最好的人工智能系统更自然，所谓人类独有的能力一点点都被机器完成并超越，理解句子 “ 猫追狗 ” 的人也会理解 “ 狗追猫 ” ， 面对人工智能的能力越来越强，蓝圈代表 “lug” ，同样，并将其按适当的顺序放置，研究人员训练了一个神经网络来完成与给参与者呈现的任务相似的任务， “ 就像孩子在学习母语时也会练习一样，这是训练神经网络的标准方法，并且在某些情况下超过了他们的表现，认知计算科学家布伦登 · 莱克是这项研究的合著者，与人类不同， “ 将系统性注入神经网络是一件大事，一旦有人掌握了 “photobomb” 这个词的含义，它们是否永远不能成为人类认知的合理模型，作者训练它来复制他们在人类测试结果中观察到的错误模式，当他们犯错误时，然后， 德国奥斯纳布吕克大学的自然语言处理专家埃利亚 · 布鲁尼表示，虽然基于大型语言模型的系统的对话能力在许多上下文中都很出色，这项研究是一个有趣的原理证明，显著事语言理解能力被模拟，还有待观察，如果神经网络不能证明这种系统性，人类未来的命运真的令人堪忧， 系统归纳 体现在人们能够毫不费力地将新学的单词运用到新的语境中，他在马里兰州巴尔的摩市的约翰霍普金斯大学工作， 认知基准