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Mete Ismayilzada
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大型语言模型在创造性思维中展现出与人脑的对齐
一项发表在arXiv上的新研究探讨了在创造性思维任务中，大型语言模型（LLMs）与人脑的对齐情况。研究人员使用了参与者执行“替代用途测试”（AUT）时的功能性磁共振成像（fMRI）数据，并分析了不同规模LLMs的表征。研究发现，大脑-LLM的对齐程度与模型规模以及生成想法的原创性呈正相关，尤其是在创造过程的早期阶段。此外，研究表明训练后目标会影响这种对齐，与针对创造性优化的模型相比，经过推理训练的变体展现出不同的模式。
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新的CresOWLve基准揭示大型语言模型在创造性问题解决方面存在困难
研究人员推出CresOWLve，一个旨在评估大型语言模型创造性问题解决能力的新基准。该基准使用2,061个基于真实世界知识的示例，涵盖五个难度级别，以评估模型在多大程度上能够结合逻辑推理、横向思维和常识知识。对前沿大型语言模型的初步评估表明，尽管模型能够检索相关信息，但它们在解决复杂问题所需的创造性整合方面存在显著困难，与事实回忆相比，在创造性任务上的表现下降高达17%。