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什么构成了良好的表示？这个问题在机器学习中可以通过以下几种方式之一来解决：通过评估下游行为（例如，Geirhos 等人，2018 年），通过检查内部表示（例如，Kornblith 等人，2019 年），或通过表征系统的归纳偏差（例如，Kumar 等人，2022 年）。这些方法中的每一种都涉及在某种分析层面（无论是行为、内部表征还是介于两者之间的某种东西）测量人工智能系统与地面真实系统（通常是人类或人类群体）的一致性。然而，尽管有这个共同的目标，但研究人工智能和生物智能系统之间一致性的机器学习、神经科学和认知科学界目前缺乏一个跨方法和学科传达见解的共同框架。该研讨会旨在通过定义、评估和理解生物和人工系统之间表征对齐的含义来弥合这一差距。我们邀请机器学习、神经科学和认知科学界的研究人员以受邀演讲、投稿论文和结构化讨论的形式参与讨论，以解决以下问题：
ICLR 2024 表征对齐研讨会 (Re- ...
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