ChatGPT kann die Zukunft vorhersagen, wenn es Geschichten über die Vergangenheit in der Zukunft erzählt
Große Sprachmodelle wie ChatGPT-4 können genauere Vorhersagen über zukünftige Ereignisse machen, wenn sie aufgefordert werden, Geschichten über die Zukunft zu erzählen, anstatt direkt Vorhersagen zu treffen.
Von Auszubildenden zu Forschungsassistenten: Die Weiterentwicklung der Forschung mit Hilfe von Großen Sprachmodellen
Große Sprachmodelle haben sich als leistungsfähige Werkzeuge in verschiedenen Forschungsbereichen erwiesen. Dieser Artikel untersucht ihr Potenzial durch eine Literaturrecherche und eigene Experimente. Während Große Sprachmodelle Vorteile wie Kosteneffizienz und Effizienz bieten, müssen Herausforderungen wie Prompt-Anpassung, Voreingenommenheit und Subjektivität angegangen werden.
Erkennung unerwarteter Voreingenommenheit in Großen Sprachmodellen
Dieser Artikel untersucht neue Ansätze zur Erkennung unerwarteter Voreingenommenheit in Großen Sprachmodellen, mit einem Fokus auf Unsicherheitsquantifizierung und erklärbare KI.
Evaluierung der Fähigkeit von Vision-Sprache-Modellen, aus der Ich-Perspektive zu denken
Die Fähigkeit von Vision-Sprache-Modellen, aus der Ich-Perspektive zu "denken", ist entscheidend für die Weiterentwicklung autonomer Agenten und der Robotik, bleibt aber weitgehend unerforsch
Verbesserung der Selbstreflexion durch unterschiedliche Lösungsperspektiven
Große Sprachmodelle können ihre eigenen Antworten oft nicht zuverlässig selbst evaluieren und korrigieren. Durch das Generieren und Kontrastieren verschiedener Lösungsperspektiven können ihre Selbstreflexionsfähigkeiten jedoch deutlich verbessert werden.
KI und generative KI für Forschungsentdeckung und -zusammenfassung
KI-Werkzeuge wie ChatGPT können die Produktivität von Forschenden erhöhen und ihre Arbeit erleichtern, insbesondere bei der Literatursuche und -zusammenfassung. Allerdings müssen die Einschränkungen und Fehleranfälligkeit dieser Systeme berücksichtigt werden.
Menschliches Verständnis der KI-Papierherausforderung 2024 - Datensatzentwurf
Dieser Artikel stellt die Datensätze vor, die den Teilnehmern des Wettbewerbs "Human Understanding AI Paper Challenge 2024" zur Verfügung gestellt werden, und fasst die zu berücksichtigenden Probleme bei der Datenverarbeitung und der Entwicklung von Lernmodellen zusammen.
Können generative KI-Systeme bahnbrechende Ideen hervorbringen?
Durchbrüche in Wissenschaft und Technologie entstehen eher durch Wettbewerb zwischen Ideen als durch deren Kombination.
Wie Große Sprachmodelle (LLMs) die menschliche Natur widerspiegeln
Große Sprachmodelle (LLMs) spiegeln die Art und Weise wider, wie Menschen Entscheidungen treffen und Sprache verwenden, indem sie auf geteilten Praktiken und situativen Reaktionen anstelle von symbolischer Repräsentation und Rationalität basieren.
Messung und Verbesserung der Folgerichtigkeit des Denkens in Vision-Sprache-Modellen
Vision-Sprache-Modelle (VLMs) zeigen Schwächen bei der konsistenten visuellen Schlussfolgerung, die durch eine neue Benchmark-Datensatz-Erstellung und ein zweistufiges Trainingsverfahren verbessert werden können.
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