通过大规模语言模型（LLMs）来预测神经科学实验结果，发现 LLMs 在预测实验结果方面超过了专家，并且经过优化的神经科学文献模型 BrainGPT 表现更好，这预示着人类与 LLMs 共同合作进行科学发现的未来。

Mar, 2024

我们通过在 6 个任务上进行广泛的评估，发现虽然 LLM 表现出某些神经理论社交认知能力，但这种行为远非稳健。我们进一步研究影响 N-ToM 任务表现的因素，并发现 LLM 难以应对对抗性例子，这表明它们依赖于浅层启发式算法，而非稳健的 ToM 能力。我们警告不要从个别例子、有限的基准测试和使用人设计的心理测试来评估模型。

May, 2023

本文旨在研究 LLLms 在常识规划任务中的规划能力，通过在国际计划竞赛中生成一系列实例，并评估 LLMs 在自主规划和启发式两种不同模式下的表现，发现 LLMs 在自主规划方面的表现非常有限，但在启发式模式下，LLMs 生成的计划可以改善其它智能计划器的搜索过程并提供反馈以进一步验证计划质量。

May, 2023

本研究通过使用心理学方法，展示了大型语言模型（LLMs），尤其是 GPT-3，表现出类似于人类直觉的行为和认知错误，而具有更高认知能力的 LLMs，特别是 ChatGPT 和 GPT-4，学会避免这些错误，并表现出超理性的方式；此外，我们还探究了直觉决策倾向的稳定程度。

Jun, 2023

大型语言模型（LLMs）是自我监督的预训练模型，可适应广泛的自然语言任务，但其是否理解其所说的话或表现出智能受到广泛争议。提出了一个新的可能性，即它们表现出的智能实际上是镜像了面试官的智能，它可能更多地揭示了面试者的智能和信仰而不是 LLMs 的智能。该论文提出了七种启发于大脑系统的方法，以实现人工智能的普遍自主权。

Jul, 2022

这篇研究论文探讨了人工智能领域的语言模型发展及近期成果，重点介绍了基于变压器架构的大型语言模型的工作原理，以及这些预测模型如何展现出类人的智能水平。

Jul, 2023

今天的大型语言模型 (LLMs) 可以生成连贯的，符合语法的、有意义的文本段落，但在如人类思维一样的实际语言使用中，大多数测试需要功能语言能力，从认知神经科学的证据中，我们显示出 LLMs 显示出令人印象深刻（虽然不完美）的正式语言能力的任务，但在需要功能能力的许多测试中失败了。

Jan, 2023

通过评估 GPT-4，一个尖端的大型语言模型，在解释塞尔维亚诗歌中提取的新颖文学隐喻时所提供的自然语言解释能力，它未展现出之前接触过这些隐喻的迹象，但提供了详细而深刻的解释，被盲审的人员（不知道涉及 AI 模型的事实）将 GPT-4 生成的隐喻解释评为优于来自一组大学生的解释，这些结果表明 GPT-4 等大语言模型已经获得了解释复杂新颖隐喻的新兴能力。

Aug, 2023

本文回顾了最近发表的关于 LLMs 在道德教育和发展研究中的问题，涵盖了 LLMs 的新功能特性，如情境学习和思维链以及在解决伦理困境时的表现及其潜在意义和影响。

Jun, 2023

本研究探讨了大型语言模型是否能够将自然语言的目标翻译成结构化的计划语言。我们使用 GPT 3.5 变种进行了实验，结果表明大型语言模型更适合进行翻译而不是规划，虽然这些模型能够利用常识知识和推理填补自然语言目标中缺失的细节，但在涉及到数字或物理推理的任务中，它们可能会出现失败，并且对所使用的提示信息很敏感。

Feb, 2023