Language skills stay strong in older adults, even while other cognitive abilities decline

Medium0 Hot5 min1 d agoAI

Predictions From Language Models Explain How We Read a Sentence — Until We Have to Reread It

Nghiên cứu muốn biết con người xử lý câu như thế nào khi gặp cấu trúc gây nhầm lẫn (garden‑path) bằng cách so sánh dự đoán của mô hình ngôn ngữ với dữ liệu theo dõi mắt. Các nhà nghiên cứu dùng GPT‑2 (124 triệu tham số) để tính surprisal (‑log₂ P(từ|ngữ cảnh)) cho mỗi từ trong câu và so sánh với thời gian fixation và số lần saccade quay lại đo được bằng thiết bị eye‑tracker lấy mẫu 1000 Hz. Khi surprisal của một từ vượt ngưỡng khoảng 2,0 bit, xác suất thực hiện saccade quay lại tăng khoảng 30 % và thời gian fixation trung bình tăng từ 250 ms lên 340 ms; mối tương quan giữa surprisal và tỷ lệ quay lại là r ≈ 0,46 (p < 0,001). Kết quả cho thấy mô hình ngôn ngữ có thể lượng hóa độ “khó ex” của từ và dự đoán được hành vi đọc lại, vì vậy các nhà phát triển có thể dùng surprisal làm chỉ báo sớm để thiết kế giao diện văn bản hoặc công cụ hỗ trợ đọc giảm tải nhận thức.

Bài viết này giải thích cách mô hình ngôn ngữ dự đoán quá trình đọc hiểu của con người và tại sao việc đọc lại trở nên cần thiết khi gặp sự hiểu nhầm.

#nlp #cognitive-science Source

Medium0 Hot7 min1 mo agoAI

How Outsourcing Your Thinking is Quietly Ruining Your Mind

Việc giao phó suy nghĩ cho bên ngoài đang âm thầm hủy hoại trí óc, khi sự tiện lợi khiến não bộ trở nên phụ thuộc vào các công cụ như AI hay công nghệ. Để khôi phục khả năng tư duy độc lập, cần hạn chế lệ thuộc vào các giải pháp tự động hóa.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tự động hóa suy nghĩ có thể làm giảm hiệu quả sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề trong công việc phát triển phần mềm.

#ai #llm #productivity Source

MIT News0 Hot5 min7 d agoAI

Flexible brain circuits can switch between different tasks

Các nhà khoa học thần kinh MIT phát hiện bằng chứng về các mô-đun thần kinh linh hoạt có thể thực hiện cùng một phép tính trên nhiều loại nhiệm vụ khác nhau, giải thích khả năng đa nhiệm của não bộ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống phần mềm có khả năng thích ứng đa nhiệm, tương tự như cơ chế linh hoạt của não người, giúp tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả trong việc xây dựng ứng dụng phức tạp.

#cognitive-science Source

Hacker News0 Hot107 min21 d agoAI

The Computational Theory of Mind (Stanford Encyclopedia of Philosophy)

Bài viết trên Stanford Encyclopedia of Philosophy giải thích lý thuyết tâm trí tính toán (CTM), bao gồm máy Turing, chủ nghĩa tính toán cổ điển (CCTM), lý thuyết biểu diễn tâm trí (RTM), connectionism, mạng nơ-ron và khoa học thần kinh tính toán. Nó điểm qua lịch sử từ công trình nền tảng của Turing, so sánh cách tiếp cận cổ điển và kết nối, đồng thời khảo sát các tranh luận về tính sinh học, học tập và mối quan hệ giữa mô tả thần kinh và tính toán của tâm trí.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tư duy về trí tuệ máy từ cơ sở lý thuyết máy tính đến những tranh luận về trí não và trí tuệ nhân tạo, giúp kết nối kiến thức lập trình với những vấn đề sâu sắc của AI và nhận thức.

#ai #machine-learning #neural-networks Source

Language skills stay strong in older adults, even while other cognitive abilities decline

Recommended for you

Bình luận

Predictions From Language Models Explain How We Read a Sentence — Until We Have to Reread It

How Outsourcing Your Thinking is Quietly Ruining Your Mind

Flexible brain circuits can switch between different tasks

The Computational Theory of Mind (Stanford Encyclopedia of Philosophy)

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads