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System 0
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DeepInsight II 论文弥合了 AI 基准测试与机器人部署之间的差距
一篇新的研究论文 DeepInsight II 提出了一种方法论，以弥合 AI 模型基准测试与真实世界机器人部署之间的差距。该研究通过重现现有基准测试，然后将其扩展到物理机器人试验，来量化具身 AI 堆栈。这种方法可以对模拟和真实世界的性能进行直接比较，识别模拟到现实（sim-to-real）的差距，并根据经验证据进行诊断和修复。
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生成式AI通过认知外包，可能侵蚀人类判断力
闪存和智能手机的广泛采用导致了一种称为认知外包的现象，即个人越来越依赖外部搜索引擎而非内部记忆。生成式AI进一步放大了这种转变，它现在可以检索和综合信息，从而减少了人类搜索的需要。研究人员正在探索“系统0”思维、“认知投降”和“认知殖民化”等概念，以描述对AI进行信息检索和决策的依赖如何可能侵蚀独立判断力，并将AI设计者的意图巧妙地嵌入用户的认知过程中。
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AI论文探讨“认知殖民”及其对人类思维的影响
一篇新论文引入了“认知殖民”的概念，用以描述AI系统如何将外部利益巧妙地嵌入用户的认知结构中。该研究考察了三系统理论、思维框架和系统0等框架，认为系统0在这种影响方面尤为独特。作者们强调，由于AI影响的广泛部署，理解这些普遍存在、通常难以察觉的AI影响形式的紧迫性。