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World File Search System幻觉的
洗衣服幻觉的一个因子结构完善
LSHS项目F1 F2 F3 F4 COMM。1。我有接触或被触摸的感觉，然后发现没有人或没有人在那里。0.78 0.10 -0.03 -0.09 0.56 2。有时，在入睡或觉醒之前，我有一种浮动或跌落的感觉，或者我暂时离开了身体。0.47 -0.02 0.29 -0.26 0.34 3。有时候，在入睡或觉醒之前，我有经验，即使没有人在那里，也有看到，感觉到或听到某些东西或某人的感觉或被感动的感觉。0.82 -0.03 -0.22 0.10 0.53 4。在某些情况下，我感觉到已经去世的人的存在。0.11 0.11 -0.11 0.41 0.22 5。在白日梦中，我可以听到曲调的声音，就像我实际在听它一样。0.20 0.85 -0.02 -0.21 0.77 6。我在做白日梦中听到的声音通常是清晰而独特的。-0.09 0.80 0.10 0.03 0.67 7。我的白日梦中的人们似乎是如此真实，有时我认为他们是。-0.24 0.21 0.66 0.18 0.52 8。有时我的思想看起来像我一生中的实际事件一样真实。-0.22 0.09 0.97 0.04 0.77 9.无论我多么努力地集中精力，无关的思想总是蔓延到我的脑海中。0.28 -0.10 0.60 -0.23 0.46 10。有时候，一个过世的想法似乎是如此真实，以至于使我感到恐惧。0.09 -0.13 0.72 -0.06 0.52 11。我因脑海中听到声音而感到困扰。0.09 -0.09 0.43 0.33 0.51 12。过去，我曾经听过一个人的声音，然后发现没有人在那里。0.23 -0.11 0.12 0.47 0.47
为什么定制是解决生成人工智能幻觉的关键
未来的关键在于在泛化和特异性之间取得平衡。虽然像 ChatGPT 这样的通用模型非常适合一般对话和信息收集，但它们仍然不足以解决严肃的、特定领域的问题。随着企业和科技公司弄清楚这些局限性，似乎出现了几种前进的道路：使用 RAG 实现更高的准确度，使用更专业的数据微调现有模型，在某些情况下，甚至从头开始构建自定义模型。有了这些，定制的价格可能很高，但对于需要精确度和可靠性的行业来说，这可能是确保 AI 兑现承诺的唯一方法。随着 AI 的不断改进，对更定制化和更精确的系统的需求也将增加，从而进一步扩大这些模型的功能范围。
对听觉幻觉的敏感性与自发的语音期望
听觉言语幻觉（AVHS）或听到临床和非临床人群中的声音，但它们的机制尚不清楚。精神病的预测处理模型提出，幻觉是由于感知中先前的预期过度加权而产生的。然而，这是未知的，这是否反映了（i）对先验知识的明确调制的敏感性，还是（ii）在模棱两可的环境中自发使用此类知识的先前趋势。进行了四个实验，以检查健康参与者听歧义语音刺激的问题。在实验1a（n = 60）和1B（n = 60）中，参与者在暴露于原始语言模板之前和之后区分了可理解且难以理解的正弦波语音（即对期望的调制）。在自上而下的调制和两种常见的幻觉 - 主持性衡量之间没有观察到任何关系。实验2（n = 99）用不同的刺激（SVOCODEC）证实了这种模式，该模式旨在最大程度地减少歧视中的上限效应，并更加紧密地模拟先前在精神病中报道的自上而下效应。在实验3（n = 134）中，参与者在没有先验的语音的情况下暴露于SVS（即天真的听力）。avh-proneness显着预测了SVS中隐藏的单词的言语预测和成功的回忆，这表明参与者实际上可以自发地解码隐藏的信号。总的来说，这些发现支持了一种先前存在的趋势，即自发地利用容易患AVH的健康人的先验知识，而不是对期望临时调制的敏感性。我们提出了一种跨听觉和视觉方式的临床和非临床幻觉模型，并为未来的研究提供了可测试的预测。
通过交互式系统中的感觉幻觉的触觉反馈调查
Number of Publications Included Publications Proprioception and Body Schema Illusions 8 (8.89%) - Rubber Hand Illusion 3 (3.33%) [ 3 , 26 , 100 ] - Virtual Hand Illusion 3 (3.33%) [ 80 , 105 , 117 ] - Other 2 (2.22%) [ 94 , 124 ] Phantom Sensations 24 (26.67%) - On-Body 11 (12.22%) [ 22 , 25 , 31 ，52，56，61，79，79，81，93，103，119] 139 , 145 ] Geometry Illusions 9 (10.00%) - Shape Illusion 5 (5.56%) [ 7 , 8 , 12 , 21 , 133 ] - Size Illusion 4 (4.44%) [ 6 , 11 , 132 , 147 ] Weight Illusions 17 (18.89%) - Size-Weight Illusion 3 (3.33%) [ 43 , 82 , 116 ] - Visual simulation of moving objects inside 2 (2.22%) [ 55 , 146 ] - Asymmetric oscillation 2 (2.22%) [ 1 , 128 ] - Control-display ratio 5 (5.56%) [ 58 , 92 , 108 , 112 , 115 ] - Other 5 (5.56%) [ 2 , 59 , 85 , 96 , 120 ] Stiffness Illusions 13 (14.44%) - Visual texture deformation 4 (4.44%) [ 4 , 57 , 67 , 144 ] - Control-display ratio 2 (2.22%) [ 20 , 141 ] - Simulated deformation sounds 2 (2.22%) [ 69 , 134 ] - Friction grain model 4 (4.44%) [ 46 , 47 , 60 , 63 ] - Restricting Deformation 1 (1.11%) [ 129 ] Surface Texture Illusions 13 (14.44%) - Cursor representation 3 (3.33%) [ 71 , 72，87] - 滚动屏幕2（2.22％）[62，136] - 叠加的视觉/听觉纹理5（5.56％）[14，23，33，34，149] - 天鹅绒手幻觉2（2.22％）[101，148] [101，148] - manipulate velecity 1（1.11％） 113]环境错觉1（1.11％）[16]表1。在调查的出版物中发现的触觉幻觉的分布，首先由其针对的主要触觉财产分类。这些群体不构成全面的分类法，而是源自我们的编码数据中的群集。
使用肌腱振动引起的动力学幻觉的无动作虚拟现实接口
操纵化身的接口是虚拟现实（VR）的重要组成部分。在科学作品中，VR通常被描述为一个系统，在该系统中，用户可以在床上躺在床上时自由移动。然而，当前的VR系统使用位置跟踪控制器等设备来反映物体向化身的运动。在VR中，身体的运动会导致各种问题。 例如，碰撞和伤害的风险；对大空间和设备的要求；以及机动性有限的人无法使用VR的问题。 不需要身体运动的VR系统的开发将导致解决此类安全性，成本和可访问性问题。 可以使用大脑计算机界面（BCI）来实现无运动VR系统。 但是，BCI具有技术困难，例如对昂贵设备的要求，并且需要侵入性手段（例如，麻醉）才能阻止电动机命令。 相比之下，可能存在更简单的方法。 即使用户的身体通过更改用户的动力学（身体运动感）进行了物理固定，用户也可能能够感觉到运动，好像没有固定。 幸运的是，我们的动力学可以相对容易调节。 例如，即使也可以产生运动感在VR中，身体的运动会导致各种问题。例如，碰撞和伤害的风险；对大空间和设备的要求；以及机动性有限的人无法使用VR的问题。不需要身体运动的VR系统的开发将导致解决此类安全性，成本和可访问性问题。可以使用大脑计算机界面（BCI）来实现无运动VR系统。但是，BCI具有技术困难，例如对昂贵设备的要求，并且需要侵入性手段（例如，麻醉）才能阻止电动机命令。相比之下，可能存在更简单的方法。即使用户的身体通过更改用户的动力学（身体运动感）进行了物理固定，用户也可能能够感觉到运动，好像没有固定。幸运的是，我们的动力学可以相对容易调节。例如，即使
双子座去医学院：探索有关医疗挑战问题和幻觉的多模式模型的功能
增量学习（IL）在视觉和自然语言处理（NLP）社区中一直是一个长期存在的问题。近年来，随着预先训练的语言模型（PLM）在各种NLP下游任务中取得了显着的进步，将PLM作为骨架作为骨架已成为NLP IL最近研究的普遍做法。大多数人认为灾难性遗忘是实现IL绩效的最大障碍，并提出了各种技术来克服这一问题。但是，我们发现这个假设是有问题的。具体来说，我们在四个分类任务（文本分类，意图分类，关系提取和命名实体识别）上进行了20多种方法，但可以在两个最受欢迎的IL设置（类增量和任务提名）中，并揭示其中大多数人严重低估了PLMS固有的反遗产能力。基于观察结果，我们提出了一种令人沮丧的简单方法，称为seq* for plms。结果表明，与ART（SOTA）IL方法相比，SEQ*具有竞争性或卓越的性能，但需要训练参数和培训时间明显较少。这些发现敦促我们用PLM重新审视IL，并鼓励未来的研究对PLM中的大型遗忘有根本的了解。数据，代码和脚本可公开可用1。
针对精神病患者的听觉幻觉的心理和心理心理干预措施：系统审查和荟萃分析的协议
该研究方案是根据首选报告的准则制定的，用于系统评价和荟萃分析方案。我们将包括所有随机对照试验，分析有针对性的心理和社会心理干预措施的功效，尤其是旨在治疗SSD中AH的功效。我们将包括对经历AH的成年患者的研究。主要结果将是测量AH的公开评级量表的变化。次要结果将是妄想，整体症状，负面症状，抑郁症，社会功能，生活质量和可接受性（退出）。我们将搜索相关数据库和所包含文献的参考列表。研究选择过程将由两个独立审阅者进行。我们将进行一项巨大效应的荟萃分析，以考虑整个研究中的异质性。分析将由软件包进行。
基础模型中的医学幻觉及其对医疗保健的影响
能够处理和生成多模式数据的基础模型已改变了AI在医学中的作用。然而，其可靠性的关键局限性是幻觉，其中不准确或捏造的信息会影响临床决策和患者安全。我们将医疗幻觉定义为模型产生误导性医学内容的任何实例。本文探讨了医学利润率的独特特征，原因和含义，特别关注这些错误如何在现实世界中的临床情况下表现出来。我们的贡献包括（1）用于理解和解决医学幻觉的分类法，（2）使用医学幻觉数据集对模型进行基准测试模型，以及对实际医疗病例的LLM的反应，从而直接了解幻觉的临床影响，以及（3）对医疗幻觉的多政治临床调查。我们的结果表明，诸如链链（COT）和搜索增强产生等推论技术可以有效降低幻觉率。，尽管有这些改进，但幻觉的非平凡水平仍然存在。这些发现强调了强大的检测和缓解策略的道德和实践意义，为监管政策建立了优先级的监管政策基础，随着AI的融合更加集成到医疗保健中。临床医生的反馈意见不仅迫切需要技术进步，而且还需要更清晰的道德和监管指南，以确保患者安全。可在https://github.com/mitmedialab/medical幻觉上提供纸张资源，摘要和其他信息的存储库。
实时fMRI神经反馈调节具有听觉幻觉的精神分裂症患者的听觉皮层活动和连通性：一项对照研究
此预印本版的版权持有人于2025年1月15日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.13.632809 doi：biorxiv Preprint