[2507.12547] 確率モデルのオンデマンド合成としてのオープンワールド認知のモデリング

Lionel Wongと他の10人の著者による、確率モデルのオンデマンド合成として、オープンワールド認知のモデリングというタイトルのペーパーのPDFを見る

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HTML（実験）

抽象的な：新しい状況に直面した場合、人々は幅広い背景知識から関連する考慮事項を元に戻し、これらを推論と予測に使用することができます。世界的に関連する情報とそれを首尾一貫して描くことができることは何ですか？ここでは、人々が分布した表現と象徴的な表現の組み合わせを使用して、新しい状況に合わせて調整された特注のメンタルモデルを構築するという仮説を探ります。このアイデアの計算実装を提案します – 「モデル合成アーキテクチャ」（MSA） – 言語モデルを使用して、グローバルな関連性ベースの検索とモデルの合成と確率的プログラムを実装して、オーダーメイドのコヒーレントワールドモデルを実装します。 MSAは、斬新な推論データセットの人間の判断のモデルとして評価します。データセット – スポーツビネットの「モデルオリンピック」ドメインを中心に構築された – （i）言語に記載されている新しい因果構造に関する判断を要求することにより、人間のような自由な推論のモデルの容量をテストします。 （ii）背景知識の大きな身体を描く。 （iii）任意の新規変数を導入する観察に照らして両方を行う。私たちのMSAアプローチは、モデル合成をサポートするLMの直接的および連鎖世代の両方で、言語モデルのみのベースラインよりも人間の判断をよりよく捉えています。これらの結果は、MSAが世界的に関連する変数に対して局所的に一貫した推論を提供する人々の能力を反映して実装できることを示唆しており、自由なドメインでの人間の推論を理解し、複製するための道を提供します。