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生成的AI模型，例如大语言模型（LLM），Vision Transformer（VIT）（Dosovitskiy等，2020）等。模型在近年来引起了极大的兴趣。已经提出了一些建议，以利用与其他模型（例如LSTMS（Lester，al-Rfou＆Constant，2021），认知体系结构（Wray，Kirk，＆Laird，2021）或计划和改进的LLMS（Park等，Park等，2023年），以列出少数模型（Park等，2023年，2023年），以列出了一定数将。与LLM融合计划和反思的方法为模拟环境中的任务带来了良好的结果。这引起了人们对LLM是否可以以原则性方式利用LLM的问题的兴趣，目的是产生一种可以在不同情况下利用每种方法的优势的代理，从而产生了综合药物，该综合药物比其部分的总和更大。这项工作提出了LLM和认知架构之间的一种可能的融合。这里的尝试是提出一种创造性的融合，将两个学科的思想连接起来，以产生一种方法，该方法产生的结果可能比两种方法（认知体系结构或LLMS）隔离使用。本文的其余部分如下：讨论了第一个认知体系结构总结在这种情况下相关的关键方面，随后进行了有关生成AI的讨论，重点是LLMS。llms在认知体系结构术语中介绍。随后融合了LLMS
用大语言模型增强认知体系结构
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