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Yiling Wu
Yiling Wu
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新论文识别出大型语言模型生成中的“表征回归”
一篇新发表在arXiv上的论文探讨了人工智能，特别是大型语言模型（LLMs）中表征生成的“预设问题”。作者认为，当前的哲学框架，包括思想语言假说（Language of Thought hypothesis）和目的论（teleosemantics），未能充分解释系统如何从非表征状态过渡到内容敏感状态，因为它们预设了表征的存在。这造成了一个解释鸿沟，被称为“表征回归”（Representation Regress），阻碍了对LLMs如何…
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新研究论文详述AI学习中的存储-访问权衡
一篇题为“有界资源下的表征获取”（Representational Acquisition Under Bounded Resources）的新研究论文探讨了学习者在存储和访问之间的权衡。该论文由Yiling Wu撰写，详细介绍了在存储容量和更新约束下，精确概念学习任务受到的影响。论文介绍了关于保留资源的成本和组织方面的发现，特别是在条件Horn推理和在覆盖下保留信息方面。