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得克萨斯大学奥斯汀分校的一项研究发现，与人类写作相比，九个前沿大语言模型生成的文本都过度使用了从心理语言学角度看较难处理的特征（名词堆叠、长距离依存关系、低频 n 元语法），并据此推测，针对数学、代码和推理的后训练更偏重信息密度，而非表达的清晰度。
MIT研究人员开发了一种语言处理工具，利用文本分析来评估自杀风险，相关研究发表于《精神病理学与临床科学杂志》（Journal of Psychopathology and Clinical Science），并有潜力应用于危机咨询。
这篇文章对比了乔姆斯基的普遍语法观点与现代AI语言模型，强调了GPU中的统计学习如何实现了更优的语法和理解能力。
CVSS-X 是一个大规模合成语音到语音翻译语料库，扩展了 CVSS，实现了从英语到 28 种语言的翻译，包含超过 16,000 小时的平行语音对，用于双向研究。
本文测量了梵语与英语和印地语相比的词化成本，发现梵语由于其信息密度高，每命题需要更多词元，但随着词汇表大小的增加，惩罚会降低。
该文章描述了一个名为Human Engineered Intelligence的个人项目，这是一个使用Rust构建的非AI系统，在本地处理语言而无需训练，其特点是采用了自定义架构，包括authorities和cubes用于知识表示。
本研究利用语音和语言的多模态分析来识别老年人孤独感的预测因素，表明一个综合模型优于仅文本或仅音频的方法。
这条推文反思了AI如何改变了语言，使其更具可扩展性和无摩擦，同时质疑其对人类真实性和信任的影响。
作者构建了一个开源的持久世界，其中AI智能体解密一种被掩码的语言，参与经济交易，并形成社会，以测试AI是否仅通过推理就能重建进步。
这条推文宣布了一个翻译工具，可以在英语和“Claudish”之间转换，后者是一种源自AI模型Claude的语言。
本研究利用脑电图探究词汇类别中单词可预测性如何影响N400脑响应，结果显示内容词比功能词表现出更大的N400差异，且解码技术优于传统的ERP分析。
科学家首次记录双语者大脑中的单个神经元，发现大脑并非通过共享神经元翻译词汇，而是将每种语言组织成具有相同结构的语义几何地图，类似于大语言模型中的向量空间同构。
这项ERP研究考察了汉语自闭症儿童对递归处所结构的加工，发现自闭症谱系障碍（ASD）组早期预测参与减弱，语义整合需求增加。
贝勒医学院的研究人员发现，处于无意识状态的人脑海马体能够处理语言并预测单词，这挑战了当前对意识的认知。这项发表在《自然》杂志上的研究揭示出与人工智能预测编码相似的生物学机制。