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大语言模型的进步应该如何影响科学实践？
大型语言模型（LLM）越来越多地纳入科学工作流程中。但是，我们尚未完全掌握这种整合的含义。大语言模型的发展应如何影响科学实践？在这篇文章中，我们邀请了四个不同的科学家群体反思此查询，分享他们的观点并参与辩论。Schulz等。提出这样的论点，即与LLMS合作与与人类合作者合作的根本不同，而Bender等人。认为LLM经常被滥用和夸大其词，并且其局限性值得关注更专业，易于解释的工具。Marelli等。强调透明归因和负责使用LLM的重要性。最后，Botvinick和Gershman倡导人类应保留确定科学路线图的责任。为了促进讨论，这四个观点与每个小组的回应相辅相成。通过将这些不同的观点置于对话中，我们旨在将注意力集中在学术界的重要考虑方面，及其对当前和未来科学实践的影响及其对现有和未来的科学实践的影响。
大语言模型的进步应该如何影响科学实践？
大型语言模型（LLM）越来越多地纳入科学工作流程中。但是，我们尚未完全掌握这种整合的含义。大语言模型的发展应如何影响科学实践？在这篇文章中，我们邀请了四个不同的科学家群体反思此查询，分享他们的观点并参与辩论。Schulz等。提出这样的论点，即与LLMS合作与与人类合作者合作的根本不同，而Bender等人。认为LLM经常被滥用和夸大其词，并且其局限性值得关注更专业，易于解释的工具。Marelli等。强调透明归因和负责使用LLM的重要性。最后，Botvinick和Gershman倡导人类应保留确定科学路线图的责任。为了促进讨论，这四个观点与每个小组的回应相辅相成。通过将这些不同的观点置于对话中，我们旨在将注意力集中在学术界的重要考虑方面，及其对当前和未来科学实践的影响及其对现有和未来的科学实践的影响。
通用人工智能实现的未来社会及对硬件的期待
1. J. Evol。 A，R。ICHISE：日本人工智能学会的第28届年度会议，2C4-OS-22A-1（2014年）。心灵：秘密人类思维的揭秘 (Viking Adult, 2012)。9) Adams, S., Aler, I., Bach, J., Kupro, R., Goetzelben, H., Hall, J., Stores, S., Samsonovich, A., Schoitz, M., Schlesinger, M., Shapiro, Stuart, and Seo, W.；由 Shinoda, K., Ichise, R., Jepkarafau, A., Terao, A., Funakoshi, K., Matsushima, H., and Yamakawa, H. 翻译：人工智能 29, 241 (2014)。10) R. O'Reilly 和 Y. Munakata：认知神经科学的计算探索 (Bradford, 2000)。11) N. Kriegeskorte 和 PK Douglas：自然神经科学 21, 1148 （2018 年）。12）D. Hassabis、D. Kumaran、C. Summerfield 和 M. Botvinick：Neuron 95，245（2017 年）。13）https://www.kindaikagaku.co.jp/information/kd0604.htm 14）H. Yamakawa、Y. Matsuo、K. Takahashi 和 N. Arakawa：JNNS-2018，S2-1（2018 年）。15）M. Osawa、K. Mizuta、H. Yamakawa、Y. Hayashi 和 M. Imai：JNNS-2018，S2-3（2018 年）。16）R. Scott 和 N. De Freitas：arXiv:1511.06279（2015 年）。17）J. Von Neumann：自再生自动机理论（北卡罗莱纳大学伊利诺伊出版社，1967 年）。（2019 年 11 月 5 日接受）
国际Titise会议
国际Titise会议133。2026，10月12日至16日，纳塔莉Q. Balaban，耶路撒冷，以色列132。2026年2月25日至3月1日1亚历山大·斯塔克（Alexander Stark），维也纳，奥地利迈克尔·布朗斯坦（Michael M. Bronstein），牛津，英国生物学2.0 - AI生物学和医学革命2025年10月8日至12日1月8日至12日，海德堡，德国海德堡，詹姆斯·普莱特，柏林，德国温暖，寒冷和生命 - 温度对生理和行为的影响130。2025，3月12日至16日，米歇尔·拉佩（MichelRapé），美国加利福尼亚州伯克利，布伦达·舒尔曼（Brenda Schulman）2024年10月9日至13日，安东尼·海曼（Anthony Hyman），德累斯顿（Dresden）2024年4月10日至14日，玛雅·舒尔丁纳（Maya Schuldiner），Rehovot，以色列Blanche Schwappach-Pignataro，汉堡，德国汉堡，有组织传播：从基本理解到治疗学127。2023，10月25日至29日本杰明·埃伯特（Benjamin L.2023，3月1日至5日，英国伦敦的伦敦卡斯韦尔·巴里（Caswell Barry）2022，10月19日至23日，美国马萨诸塞州剑桥市的莱昂尼德·米尼（Leonid Mirny）2022，9月14日至18日，德累斯顿，德国，马科斯·冈萨雷斯 - 盖丹，日内瓦，日内瓦，瑞士空间，时间和生活123。2022年4月27日至3月1日1 Karla M. Neugebauer，纽黑文，美国康涅狄格州，美国克里斯汀·梅尔，纽约，纽约，美国RNA，作为蜂窝组织和功能的驱动力122。2021，10月27日至31日，Tobias J. Erb，Marburg，德国Marileen Dogterom，Delft，Delft，Delft，荷兰生活2.0：从设计生活的分子到设计生活121。2020年10月15日至16日，莱昂尼德·米尔尼（Leonid Mirny），马萨诸塞州剑桥，美国数字作业Dekker，伍斯特，马萨诸塞州，美国，美国基因组折叠：物理和功能
人工智能与人类交互舒适度研究
[1] Michael Ahn、Anthony Brohan、Noah Brown、Yevgen Chebotar、Omar Cortes、Byron David、Chelsea Finn、Keerthana Gopalakrishnan、Karol Hausman、Alex Herzog 等人。2022 年。尽我所能，不要照我说的做：为机器人可供性奠定语言基础。arXiv 预印本 arXiv:2204.01691 (2022)。[2] Chris Baker、Rebecca Saxe 和 Joshua Tenenbaum。2011 年。贝叶斯心智理论：建模联合信念-愿望归因。在认知科学学会年会论文集，第 33 卷。[3] Chris L Baker、Noah D Goodman 和 Joshua B Tenenbaum。2008 年。基于理论的社会目标推理。在认知科学学会第三十届年会论文集。 Citeseer，1447–1452。[4] Chris L Baker 和 Joshua B Tenenbaum。2014 年。使用贝叶斯心理理论对人类计划识别进行建模。计划、活动和意图识别：理论与实践 7 (2014)，177–204。[5] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2021 年。特征扩展奖励学习：重新思考人类输入。在 2021 年 ACM/IEEE 人机交互国际会议论文集上。216–224。[6] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2022 年。通过学习特征在奖励学习中诱导结构。国际机器人研究杂志 (2022)，02783649221078031。[7] Mustafa Mert Çelikok、Tomi Peltola、Pedram Daee 和 Samuel Kaski。2019 年。具有心智理论的交互式人工智能。arXiv 预印本 arXiv:1912.05284 (2019)。[8] Aakanksha Chowdhery、Sharan Narang、Jacob Devlin、Maarten Bosma、Gaurav Mishra、Adam Roberts、Paul Barham、Hyung Won Chung、Charles Sutton、Sebastian Gehrmann 等人。2022 年。Palm：使用路径扩展语言建模。arXiv 预印本 arXiv:2204.02311 (2022)。[9] Harmen De Weerd、Rineke Verbrugge 和 Bart Verheij。 2013. 了解她知道你知道的事情有多大帮助？一项基于代理的模拟研究。人工智能 199 (2013)，67–92。[10] Jacob Devlin、Ming-Wei Chang、Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。2018. Bert：用于语言理解的深度双向变压器的预训练。arXiv 预印本 arXiv:1810.04805 (2018)。[11] Prafulla Dhariwal 和 Alexander Nichol。2021. 扩散模型在图像合成方面击败了 gans。神经信息处理系统进展 34 (2021)，8780–8794。[12] Prashant Doshi、Xia Qu、Adam Goodie 和 Diana Young。2010. 使用经验主义交互式 POMDP 对人类的递归推理进行建模。在第九届自主智能体和多智能体系统国际会议论文集：第 1 卷-第 1 卷。1223–1230。[13] 段佳飞、余志强、谭辉、朱宏远和陈志东。2022 年。具身人工智能调查：从模拟器到研究任务。IEEE 计算智能新兴主题汇刊 (2022 年)。[14] 段佳飞、余志强、谭辉、易立和陈志东。2022 年。BOSS：对象上下文场景中人类信念预测的基准。arXiv 预印本 arXiv:2206.10665 (2022 年)。[15] David Engel、Anita Woolley、Lisa Jing、Christopher Chabris 和 Thomas Malone。2014 年。从眼睛读懂心思还是从字里行间读懂心思？心智理论在线上和面对面时同样能预测集体智慧。PloS one 9 (12 2014)，e115212。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0115212 [16] Dylan Hadfield-Menell、Stuart J Russell、Pieter Abbeel 和 Anca Dragan。2016 年。合作逆强化学习。神经信息处理系统的进展 29 (2016)。[17] Yanlin Han 和 Piotr Gmytrasiewicz。2018 年。使用交互式 POMDP 在多智能体环境中学习他人的意向模型。神经信息处理系统的进展 31 (2018)。 [18] 何开明、张翔宇、任少卿和孙健。2016 年。深度残差学习在图像识别中的应用。IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集。770–778。[19] Jonathan Ho、Ajay Jain 和 Pieter Abbeel。2020 年。去噪扩散概率模型。神经信息处理系统进展 33（2020 年），6840–6851。[20] Kyriaki Kalimeri 和 Ingvar Tjostheim。2020 年。人工智能与对未来的担忧：挪威案例研究。在《分布式、环境和普适交互》中，Norbert Streitz 和 Shin'ichi Konomi（编辑）。Springer International Publishing，Cham，273–284。 [21] Max Kleiman-Weiner、Mark K Ho、Joseph L Austerweil、Michael L Littman 和 Joshua B Tenenbaum。2016 年。协调合作或竞争：社交互动中的抽象目标和共同意图。《认知科学》。[22] Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton。2015 年。深度学习。《自然》521，7553（2015 年），436–444。[23] Maria D. Molina 和 S. Shyam Sundar。0. 对人类的不信任是否预示着对人工智能的更大信任？个体差异在用户对内容审核反应中的作用。新媒体与社会 0, 0 (0), 14614448221103534。https://doi.org/10.1177/14614448221103534 arXiv:https://doi.org/10.1177/14614448221103534 [24] David Premack 和 Guy Woodruff。1978 年。黑猩猩有心理理论吗？行为与脑科学 1, 4 (1978)，515–526。[25] David Premack 和 Guy Woodruff。1978 年。黑猩猩有心理理论吗？行为与脑科学 1, 4 (1978)，515–526。 https://doi.org/10.1017/S0140525X00076512 [26] Neil Rabinowitz、Frank Perbet、Francis Song、Chiyuan Zhang、SM Ali Eslami 和 Matthew Botvinick。2018 年。机器心智理论。国际机器学习会议。PMLR，4218–4227。[27] Aditya Ramesh、Mikhail Pavlov、Gabriel Goh、Scott Gray、Chelsea Voss、Alec Radford、Mark Chen 和 Ilya Sutskever。2021 年。零样本文本到图像生成。国际机器学习会议。PMLR，8821–8831。org/10.1371/journal.pone.0115212 [16] Dylan Hadfield-Menell、Stuart J Russell、Pieter Abbeel 和 Anca Dragan。2016 年。合作式逆强化学习。神经信息处理系统进展 29（2016 年）。[17] Yanlin Han 和 Piotr Gmytrasiewicz。2018 年。使用交互式 POMDP 在多智能体环境中学习他人的意向模型。神经信息处理系统进展 31（2018 年）。[18] Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren 和 Jian Sun。2016 年。用于图像识别的深度残差学习。IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集。770–778。[19] Jonathan Ho、Ajay Jain 和 Pieter Abbeel。 2020. 去噪扩散概率模型。神经信息处理系统进展 33 (2020)，6840–6851。[20] Kyriaki Kalimeri 和 Ingvar Tjostheim。2020. 人工智能与对未来的担忧：挪威案例研究。在分布式、环境和普适交互中，Norbert Streitz 和 Shin'ichi Konomi（编辑）。Springer International Publishing，Cham，273–284。[21] Max Kleiman-Weiner、Mark K Ho、Joseph L Austerweil、Michael L Littman 和 Joshua B Tenenbaum。2016. 协调合作或竞争：社交互动中的抽象目标和共同意图。在 CogSci 中。[22] Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton。2015. 深度学习。 nature 521, 7553 (2015), 436–444。[23] Maria D. 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QIONG ZHANG
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实现人类、动物和机器的认知行为：情境模型框架
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