他在7月5日报道说，根据IXBT外国人的说法，德国Helmholtz AI研究计划的研究团队，Google DeepMind，Princeton University和其他最近提出的机构，4。Centaur基于语言模型，该语言模型与700亿次参数为3.1，并通过称为Psych-1011的数据集进行了专门培训。数据集导致了超过1000万个参与者的决定，涵盖了160个实验，涵盖了区域，记忆，逻辑推理，道德判断力和不确定的决策。研究人员以自然语言的文本格式翻译了每个实验，这使他们能够理解任务，就好像模型在说明手册中读取了任务一样。这种训练方法使Centaur可以在未暴露的新情况下进行精确的预测。即使面对复杂的试验任务不明，半人马也可以准确预测行为。例如，在类似于老虎机的实验中，iPant必须在两台机器之间进行选择，并具有不同的获胜概率，并且该模型的预测结果非常接近实际决策。在更复杂的认知情景中，例如逻辑推理和道德难题，半人马也超过了现有的主要模型。研究人员特别关心半人马与人脑功能之间的相似性。他们将模型的“内部表示”与功能性磁共振结果（fMRI）进行了比较，并在处理任务接近人脑中的神经元活性并超过GPT-4和PARM-2时发现了半人马性激活模式。半人马座还可以促进认知科学理论的发展。在测试中，身份模型是制定决策策略的一种新型。人类不仅要考虑决策时的概率，而且还要估计未来的回报。这种模式以前从未在心理学研究中有系统地解释过，但是要求该模型，研究人员再次经历了以确认其存在的经验。当前，Psych-101数据模型和半人马模型完全开放，并计划扩展并应用于更多学科，包括未来的儿童心理学和精神病学。报纸的性质：此成就的附件htdocument tps：//www.nature.com/articles/s41586-025-025-09215-4?utm_source = ixixbtcom