misconceptions | BriefGPT - AI 论文速递

关键词misconceptions

搜索结果 - 6

机器学习中使用多目标优化时需避免的常见陷阱
我们的目标是为机器学习从业者提供清晰、实用的指南，以有效地应用多目标优化 (MOO)，特别是在深度学习 (DL) 的背景下。
PDF2 months ago
WatChat: 调试心智模型解释困惑的程序
使用计算认知科学的方法，我们利用程序合成技术来自动推断可能导致用户对程序行为感到惊讶的误解，以此提供简明实用的解释。甚至可以将我们的方法倒转，用于合成示范性教学程序，以诊断和纠正学生的误解。
PDF4 months ago
提高模型健壮性的自然语言纠错的澄清
通过 Clarify，用户仅需提供短文本描述来描述模型的连续失败模式，然后我们完全自动化地使用这些描述来改善训练过程，以重新加权训练数据或收集额外的有针对性的数据，并通过用户研究表明，非专业用户可以成功地通过 Clarify 描述模型的误解
PDF5 months ago
芬兰五年级和六年级学生对人工智能的误解
对芬兰 5 年级和 6 年级学生关于人工智能本质的误解进行了调查与分析，发现了三种误解类别，并指出这些误解相对较肤浅，讨论了对未来研究和人工智能素养教育的启示。
PDF7 months ago
初学者学习者与专家导师：评估具有误解的大型语言模型的数学推理能力
我们提出了一种基于数学误解的大型语言模型（LLM）数学推理能力的新评估方法。我们通过模拟 LLMs 作为初学者和专家导师，旨在识别由于特定误解导致的错误答案，并识别一个错误答案背后的误解。与传统基于 LLMs 的数学评估侧重于正确回答数学问
PDF9 months ago
使用形式化方法证明 XAI 神话 -- 初步结果
这篇研究论文探讨了可解释人工智能的重要性以及存在的困境和误解，通过形式化方法来反驳这些误解并提出实际有效的替代方法。
PDFa year ago