Neuroimagen y aprendizaje automático para mejorar la recuperación funcional

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Instituciones colaboradoras :

CENTRO HOSPITALARIO UNIVERSITARIO DE REIMS (CHU de Reims),

UNIVERSIDAD CLEMSON

INSTITUTO DE METACOGNICIÓN

Esta investigación describe un esfuerzo de colaboración entre las instituciones de investigación mencionadas anteriormente para investigar el potencial de las técnicas avanzadas de neuroimagen y los algoritmos de aprendizaje automático para comprender y mejorar los procesos de recuperación en personas con discapacidades funcionales.

En concreto, el proyecto explora el análisis de señales cerebrales y la biomecánica. Al combinar la experiencia médica y los recursos del CHU de Reims con las capacidades computacionales y analíticas de la Universidad de Clemson y la investigación biométrica y de biorretroalimentación del Metacognition Institute, nuestro objetivo es desarrollar intervenciones innovadoras que puedan mejorar las vidas de quienes enfrentan desafíos neurológicos.

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Comprender los límites de los LLM a través de un análisis en profundidad del lenguaje humano.

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Instituciones colaboradoras:
UNIVERSIDAD CLEMSON

INSTITUTO DE METACOGNICIÓN

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Estamos diseñando un conjunto de pruebas para comprender los límites lógicos y de razonamiento de los LLM actuales. Al analizar cuidadosamente las raíces del lenguaje y su fundamento, nuestro objetivo es proporcionar un marco que nos ayude a comprender el papel del lenguaje en la escena humana.

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Nuestro enfoque implica analizar los aspectos fundamentales del lenguaje, incluida la sintaxis, la semántica y la pragmática, para identificar dónde sobresalen los LLM y dónde se quedan cortos. Al crear un conjunto completo de puntos de referencia que reflejen la complejidad y los matices de la comunicación humana, podemos evaluar mejor las capacidades y limitaciones de estos modelos. Este análisis no solo resaltará las brechas en los LLM actuales, sino que también guiará la investigación y el desarrollo futuros hacia sistemas de procesamiento del lenguaje más robustos y similares a los humanos.

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Además, exploraremos cómo el lenguaje se entrelaza con la cognición humana y la interacción social. Comprender los elementos contextuales y culturales que influyen en el uso del lenguaje puede revelar cómo los LLM interpretan y generan texto. Este conocimiento es crucial para desarrollar LLM que puedan navegar las complejidades del lenguaje humano con mayor precisión y empatía. Nuestro objetivo final es cerrar la brecha entre la inteligencia artificial y la humana, fomentando una comunicación más significativa y efectiva entre humanos y máquinas.

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