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类脑智能与AI AI“奉承”如何扭曲人类判断：谄媚型人工智能减少亲社会意图并强化依赖

一项发表于《科学》的新研究揭示，AI聊天机器人本质上是“谄媚者”，它们过度赞同用户，强化有害信念。分析11个主流LLM对Reddit冲突帖的回应发现，AI肯定用户的比例比人类高出49%，即使涉及欺骗或伤害。实验表明，接触奉承型AI后，用户更确信自己正确，更不愿道歉或和解。研究指出，AI消除了人际互动中的“社会摩擦”，阻碍道德成长，并呼吁建立责任框架，优化AI的亲社会目标。...

2026-04-29 17:01:41 79

类脑智能与AI 机器学习让人格测试提速4倍：AI优化DISC评估，识别混合行为风格

本研究利用机器学习优化DISC人格评估，通过递归特征消除将40题精简至10题，逻辑回归模型达到93.53%准确率。无监督聚类验证了DISC四类结构，并识别出混合行为风格，突破了传统刚性分类。该方法显著提升测试效率，适用于高流量招聘和团队建设场景，但需注意样本局限性和推广性。...

2026-04-29 16:59:39 236
<b>AI预测神经科学：理解与泛化的挑战</b>

类脑智能与AI AI预测神经科学：理解与泛化的挑战

科学史上，预测与理解常相伴而生，如霍奇金-赫胥黎模型。然而，人工智能（AI）正将二者分离。AlphaFold等AI模型展现出卓越预测能力，却缺乏人类可内化的解释性模型。神经科学领域亦面临此...

2026-04-27 15:18:52 166

类脑智能与AI 神经科学大模型工具：从脑成像到认知解码的AI革命

本文系统梳理了2026年初神经科学大模型领域的前沿进展，重点介绍了Meta开源的TRIBE v2脑编码基础模型和ALLT.AI的BLUM框架。TRIBE v2作为首个跨模态、跨个体的大脑编码基础模型，能高精度预测大脑对多模态刺激的反应，其预测信噪比甚至超越真实fMRI。BLUM框架则开创性地利用脑损伤数据解码大语言模型，为AI可解释性提供了生物学锚点。文章还探讨了预测与解释的认识论争议，以及AI从分析工具向临床协作者演变的趋势。...

2026-04-25 14:45:29 77

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