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人工智能对人类的安慰剂效应——......
在医学上，患者可以从虚假治疗中获得真正的好处。这些好处被称为安慰剂效应。我们报告了两个实验（实验 I：N = 369；实验 II：N = 100），它们证明了自适应界面中的安慰剂效应。参与者被要求在没有系统或自适应 AI 界面支持的情况下解决字谜。所有参与者都经历了相同的字谜难度，并且在整个实验过程中都没有得到 AI 的支持。我们的结果表明，获得自适应 AI 支持的信念会增加参与者对自己任务表现的期望，这种期望在互动后仍然有效。这些期望与表现呈正相关，这可以通过解决的字谜数量来表明。我们将我们的研究结果整合到技术接受理论中，并讨论了对未来评估基于 AI 的用户界面和新技术的影响。我们认为系统描述可以通过用户期望偏向以用户为中心的研究结果来引发安慰剂效应。
大多数语言模型也可以成为诗人：人工智能写作助手和受限文本生成工作室
尽管受限自然语言生成领域取得了快速发展，但人们却很少花时间去探索词汇在词汇、语义和/或语音上受到限制的语言模型的潜力。我们发现，即使在受到很大限制的情况下，大多数语言模型也能生成引人注目的文本。我们提出了一种简单且普遍适用的技术，通过在生成文本单元之前将过滤函数组合应用于语言模型词汇来修改语言模型的输出。这种方法是即插即用的，不需要对模型进行任何修改。为了展示这种技术的价值，我们介绍了一种易于使用的 AI 写作助手，称为“受限文本生成工作室”(CTGS)。CTGS 允许用户生成或选择具有各种约束的任意组合的文本，例如禁止使用特定字母、强制生成的单词具有一定数量的音节和/或强制单词为另一个单词的部分字谜。我们引入了一个省略字母“e”的散文新数据集。我们表明，与仅在此数据集上进行微调相比，我们的方法可带来绝对优越的性能。我们还展示了一款名为 Gadsby 的 Huggingface“空间”网络应用程序，用于展示这项技术。代码可在此处公开获取：https://github.com/Hellisotherpeople/Cons training-Text-Generation-Studio
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