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LLMs 是有意义类型的代码结构
该论文介绍了一组新的抽象概念，用于将神经符号编程与生成式 AI 模型相结合，并提出了一个用于自动转换意义和传统类型的运行时特性。通过利用这一新的代码构造和自动转换特性，我们展示了神经符号程序的示例实现，这些程序灵活地利用了生成式 AI 模型
PDF2 months ago
自发言语中的非语言信息分析新框架
非语言信号编码通过韵律传达从交流行为到态度和情感的信息。本文提供了一个分析框架和技术概念验证，用于对韵律信号进行分类和与意义相关的关联。该分类过程通过微调预训练的语音识别模型实现，能够同时进行多类别 / 多标签检测。此外，解释韵律模式可以指
PDF4 months ago
大语言模型中的语义基础：理解人工智能
对于 LLMs 的研究表明它们具有语义基础和生成文本的意义理解能力，并且通过应用心灵哲学和语言的含义理论的核心假设，发现 LLMs 在功能性、社会性和因果性的语义基础中都呈现基本证据，并发展出世界模型。因此，LLMs 并非随机模仿者或语义僵
PDF5 months ago
驯服 AI Bot：大型语言模型神经状态的可控性
本文探讨了用合适的标志控制 AI 机器人并让其达到任何状态的问题，并给出了有关 “意义意义” 的正式定义以及 “有意义的数据” 和 “训练有素的 LLMs” 的特征。通过介绍注意力 AI 机器人的功能特征，并推导出了可控性所需的必要和充分条
PDFa year ago
训练于编程语言的语言模型中有意义迹象的证据
本文研究使用程序语言这一中间测试平台，探究语言模型是否能够理解语义，并发现 Transform 模型可通过样例抽象出当前和未来程序状态，使用的探测器准确率与执行输入所生成的程序一致。文中还提出了一种语义干预的实验方法，并展示了模型能够生成更
PDFa year ago
关于意义计算、语言模型与难以理解的恐怖
本文将意义基础理论与 AGI 的数学形式结合起来，旨在提供一种全面的有关意义、交流和符号出现的机制性解释。此次综合研究在 AGI 和关于语言本质的更广泛辩论中具有重要意义，它将语用学、逻辑真值条件语义学、Peircean 符号学和赋能认知的
PDFa year ago
谓词和对象中的模糊性
本文介绍了一种名为 Variable Reference Semantics 的语义框架，用于解释与谓词和对象相关的多种变化模式。
PDFa year ago
大型语言模型中的无参考意义
本文讨论大型语言模型是否存在人类概念或含义，并指出语言模型可能捕捉了重要的含义方面，这符合人类认知的合理解释。由于概念角色由内部表示状态之间的关系定义，因此含义不能从模型的体系结构，训练数据或目标函数中确定，而只能通过研究其内部状态之间的关
PDF2 years ago
存在和感知作为 AGI（人工通用智能）的基础
本文试图对 AGI 中的概念 “meaning” 和 “knowledge” 进行严格的规范化定义，以便在实际实现中能够在上下文中处理相关的认知概念。
PDF2 years ago
ACL从形式和意义预测降维词类
本研究研究了自然语言的名词语法变化，发现形式和语义对名词分类至关重要，尤其是在捷克语和德语中，能够为名词的语法变化提供很大的信息量，并且在不同语言中这种变化的差异性也存在。
PDF4 years ago
Virtual Embodiment: 人工智能研究的可扩展长期战略
该论文提出了一种名为虚拟体验（virtual embodiment）的多模式 AI 策略，它允许开发人工智能的可伸缩性，并以一种伦理负责的方式在领域内逐步推进。
PDF8 years ago