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Chaos yu xian de zhi neng开源 – 探索复杂性对AI智能的影响
该项目研究系统复杂性与人工智能智能之间的关系,通过训练大型语言模型(LLMs)来预测不同复杂度的元胞自动机(ECA)规则,并评估模型在逻辑推理和国际象棋预测任务中的表现。研究...
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AI交流(进群备注:)

该项目研究系统复杂性与人工智能智能之间的关系,通过训练大型语言模型(LLMs)来预测不同复杂度的元胞自动机(ECA)规则,并评估模型在逻辑推理和国际象棋预测任务中的表现。研究发现,较高复杂度的规则可能提升模型表现,存在一个“混沌边缘”的最佳复杂性水平有利于智能涌现。项目提供了完整的预训练和下游任务代码,便于复制和扩展。
Chaos yu xian de zhi neng的特点:
- 1. 研究系统复杂性与AI智能之间的关系
- 2. 使用元胞自动机生成不同复杂度的数据
- 3. 对每个ECA规则的数据进行独立训练LLMs
- 4. 在逻辑推理和国际象棋预测任务上评估LLMs
- 5. 发现较高复杂度的ECA导致表现更好的LLMs
- 6. 确定有利于智能涌现的最佳复杂性水平
Chaos yu xian de zhi neng的功能:
- 1. 元胞自动机的下一状态预测
- 2. 逻辑推理任务
- 3. 国际象棋走法预测
- 4. AI智能涌现研究
- 5. 复杂系统与AI性能关系探索
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