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Lisanne Bainbridge 于 1983 年发表的经典论文，深入探讨了自动化的悖论。文章指出，自动系统越是先进，人的介入就越关键；而将操作员移出直接控制环节，反而可能引发新的故障类型。
一项发表在《Cerebral Cortex》上的研究发现，衰老的大脑会融合记忆，而不是简单地遗忘，因为老年人在记忆任务中表现出更广泛、更不精确的回忆模式，这与海马体活动有关。
本文应用重复启动来展示基础大语言模型使用自动处理，而指令模型表现出控制处理，人类则显示混合特征。
本文提出了一种LLM推理策略的分类法，沿着两个正交轴：快速与慢速思考、内部与外部知识，并综述了近期自适应推理方法。
文章探讨了人类认知的局限性——例如工作记忆只能同时处理大约四个项目——以及这些限制如何塑造软件工程，并论证了许多“人为错误”实际上是设计缺陷。
提出一种面向LLM代理中代理记忆的认知启发的多因素价值函数，通过学习可解释的权重来决定在记忆约束下编码、遗忘和检索什么。相比仅基于相似性或基于最近性的基线方法，显著提高了黄金证据的保留率。
M^3Eval是一个全面的评估框架和基准，用于探查多模态模型中的记忆能力，其设计基于认知心理学。实验揭示了在记忆维持、干扰模式和时空定位方面的一致弱点。
一项研究论文表明，尽管AI在解决CAPTCHAs方面与人类能力相当，但交互模式中的行为差异仍然可以可靠地区分机器人和人类，从而提出了“过程图灵测试”的概念。
实验研究显示，在标题中插入第一/第二人称代词对人类记忆度影响不一，且大语言模型常生成不准确或不自然的改写。