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摘要：在大语模型和人类的语言行为之间找到和促进共同点，可能会导致我们对语言的获取，过程和演变的理解。但是，关于人类–LLM相似性的大多数发现都可以归因于人类数据的培训。新兴的机器对机器通信的领域为发现哪些压力是自然而然地暴露于孤立沟通的理想测试床，而没有任何人类的语言。在这里，我们回顾了三种情况，即由于引入了理论动机的诱导性偏见，解决了神经药物和人类的紧急语言行为之间的不匹配。通过与人类，大型语言模型和新兴的交流代理进行对比，我们确定了在语言学习和出现的重要压力：沟通成功，生产努力，可学习性以及其他心理/社会语言因素。我们讨论了它们与语言进化和获取领域的含义以及相关性。通过绘制使代理人的新兴语言更像人性化的必要的感应偏见，我们不仅阐明了人类认知和交流的基本原理，而且还阐明了这些模型作为研究语言学习，处理，使用，使用和代表性的有价值的科学工具的信息和改善。
神经网络中的学习和沟通压力
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