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Francisco M. López
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新AI模型将面部吸引力与处理流畅度联系起来
研究人员开发了一种新的方法来理解面部吸引力，他们使用各种面部数据集训练了变分自编码器（VAE）。研究发现，VAE的潜在空间中的证据下界（ELBO）与人类的吸引力评级非常吻合。这表明，由ELBO指示的面部处理的难易程度是感知美貌的一个重要因素。这些发现将已建立的美学理论与现代生成模型联系起来，为美学愉悦的处理流畅度理论提供了实证支持。
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婴儿运动噪声增强深度强化学习探索
研究人员开发了一种新颖的深度强化学习探索策略，该策略受到婴儿自发运动的启发。该方法引入了模仿婴儿运动控制发展模式的时间相关噪声，与标准的白噪声探索相比，在各种强化学习环境中显示出更高的学习效率。研究结果表明，来自人类运动发展的见解可以为设计更有效的人工智能代理提供信息。