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M3GIA: 一项以认知为灵感的多语言和多模态通用智能能力基准
我们引入了首个认知驱动的多语言和多模态基准 M3GIA 来评估多模态大型语言模型的通用智能能力，并提出了基于 Cattell-Horn-Carrol (CHC) 智能模型的五个关键认知因素和评估方法。我们的研究表明，英语领域中最先进的多模态
PDFa month ago
ICML探索从认知到表达的 LLM 之旅
该研究以百川 - 7B 和百川 - 33B 为焦点，深入探讨大型语言模型的认知和表达能力在预训练、监督微调和强化学习三个关键阶段的发展规律，揭示了认知能力在预训练阶段建立，而表达能力主要在微调和强化学习阶段提升的顺序性发展模式，并探索了这些
PDFa month ago
挑战 LLMs 的推理能力：揭示 LLMs 中的认知深度的基准测试
我们引入了一种新颖的评估范式来评估大型语言模型，这种范式挑战了它们进行元推理。该方法解决了现有的数学问题解决基准测试中存在的关键缺陷，传统上用于评估代理的认知能力。我们的范式将重点从以结果为导向的评估转向更综合的评估，能够有效区分模型之间的
PDF6 months ago
EMNLP探索大型语言模型的认知知识结构：一种教育诊断评估的方法
通过使用教育诊断评估方法，本研究在 MoocRadar 上进行评估，这是一个基于布鲁姆分类法的人工测试数据集，旨在揭示大型语言模型的知识结构并了解其认知能力的差异模式，从而为研究人员在 LLMs 的知识方面提供更明确、更有效的发展和利用。
PDF9 months ago
现在的机器能够思考吗？
本文探讨了生成式人工智能技术的应用领域和能力，重温了图灵关于 “思考机器” 的概念，分析了机器智能测试的重要性，同时指出人工智能机器展示了智能的多个方面，但也存在相应的疑虑和后果。
PDFa year ago
AlphaBlock：机器人操纵中视觉语言推理的具身微调
提出了一个学习机器人操纵任务高级认知能力的新框架，使用语言模型构建 AlphaBlock 数据集，自动采集综合高级多步文本计划和配对观察序列，使用多模式的闭环计划模型自回归生成计划，从而实现对机器人的精细操作。实验结果表明，该方法显著提高了
PDFa year ago
面向认知机器人：架构研究挑战
本研究探讨了开发认知机器人的架构研究挑战，提出了未来机器人设计和开发框架中需要考虑的替代性架构假设，针对虚拟数字平台上操作的软件机器人如何理解平台层面和表现出人类用户行为的问题。
PDFa year ago
教学生成智能体的认知评估：需要更好的心灵理论能力
本研究通过数学方式刻画了人类引导他人通过自然语言有效沟通所需的认知能力，并展示了基于神经网络的指导生成代理具有类似的认知能力，通过提升这些代理与听众之间的心理模型可显著提升指导质量，但是在与人类引导者的对比中还存在相当的差距，因此需构建更好
PDF2 years ago
MM机器智能对人类行为影响的评估：一项跨学科的努力
这篇文章记录了第一届人类行为与机器智能研讨会的讨论结果，阐述了该领域研究的现状和未来挑战，重点探讨了人和机器智能、算法的潜在影响以及其对人类认知能力和决策的影响，还介绍了评估和规章制度的需求，同时提出了新兴研究课题和未来策略。
PDF6 years ago