《印第安纳大学研究人员利用大型语言模型(LLMs)分析网络辩论,构建高维人类信念嵌入空间,发现“相对认知失调”效应主导决策偏好,为行为科学干预提供量化分析工具》

  • 编译者: AI智能小编
  • 发布时间:2025-06-24
  • 印第安纳大学的研究人员利用大型语言模型(LLMs)研究了人类信念的复杂和微妙的图景。他们通过分析在线平台上互联网用户之间的辩论,揭示了人类信念的模式,包括极化(即观点对立的群体之间的极端分裂)和认知失调(即在接触到与自己信念冲突的信息时感到的不适)。这项研究发表在《自然人类行为》杂志上,旨在通过构建“信念嵌入空间”来理解人类信念的复杂体系。 研究的主要目标是利用数据和人工智能/自然语言处理技术来理解人们为何会表现出某些行为。研究作者Jisun An指出,信念对人类行动有深远影响,因为信念深刻地影响了我们的决策和行为。她发现,语言嵌入空间能够有效保持语义意义,并且最新的大型语言模型包含了大量关于语言、知识和人的信息。 An在接触早期LLMs后逐渐意识到,这些基于机器学习的先进模型可以用来研究人类信念和行为。这一认识促成了她最近的论文,专注于分析人们在网上表达的信念。总的来说,该研究提供了一种新的方法,通过分析语言和辩论来绘制人类信念的详细地图,为心理学、行为科学及其他科学研究提供了新的工具和视角。
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  • 《引用功能感知的知识单元引用网络构建与多维分析》

    • 编译者:程冰
    • 发布时间:2024-11-22
    • 引用功能感知的知识单元引用网络构建与多维分析 针对知识单元引用网络中关联关系单一的局限,本文通过引用功能增强网络节点之间语义关联类型,提出一种引用功能感知的知识单元引用网络,并进行领域知识多维分析。首先对学术文本进行解析,抽取文献间引用关系、引文上下文以及引用对象等信息,并对引用功能和引用对象进行自动识别。在此基础上,采用复杂网络图方法构建引用功能感知的知识单元引用网络,从网络结构分析与可视化、知识单元多维引用关联分析、知识群落分析 3 个方面进行领域知识多维分析,并以国际计算语言学协会会议论文数据集为例进行实证研究。结果验证了本文所提出方法的有效性,发现了特定领域知识间使用、扩展和对比模式,丰富了知识群落的语义信息。本文扩展了知识单元引用网络的研究方法,深层次揭示了学科知识之间的语义关联,为学科知识结构分析提供了一种新的路径。 研究方法包括对学术文本的解析,抽取文献间引用关系、引文上下文和引用对象,并自动识别引用功能和引用对象。利用复杂网络图方法,构建了引用功能感知的知识单元引用网络,并从网络结构分析与可视化、知识单元多维引用关联分析、知识群落分析三个方面进行领域知识的多维分析。实证研究以国际计算语言学协会(ACL)会议论文数据集为例,验证了所提方法的有效性,并发现了特定领域知识间的使用、扩展和对比模式。 图表 1整体研究框架 文章还回顾了知识单元引用网络和语义功能感知的科学知识网络的相关研究,指出现有研究在语义功能增强方面的不足,并强调了从引用功能视角进行知识单元引用网络语义增强和分析的重要性。此外,文章也探讨了引文语义功能识别的相关研究,包括引用功能和引用对象的识别方法,以及这些方法在科学知识网络中的应用。 在研究方法部分,本文详细介绍了数据收集与预处理、引用功能与引用对象识别方法、以及引用功能感知的知识单元引用网络构建方法。数据收集涉及ACL会议论文集的全文文献,通过Grobid工具解析成xml格式,便于信息抽取。引用功能和引用对象的识别采用了BERT+Bi-LSTM+Attention模型和BERT+CRF模型,这些模型结合了深度学习和序列标注技术,以提高识别的准确性。 实验与结果部分展示了引用功能和引用对象识别的实验结果,以及网络结构分析与可视化的结果。实验结果显示,所设计的模型在引用功能识别任务上取得了高准确率,而在引用对象识别任务上,BERT+Bi-LSTM+CRF模型表现更佳。网络结构分析揭示了网络的稀疏性、平均度、平均加权度等特征,并通过Gephi工具进行了网络可视化。 研究成果指出本文提出的引用功能感知的知识单元引用网络能够细粒度地揭示领域知识间的关联关系,为科学知识图谱绘制和知识结构分析提供了新的视角。同时,文章也指出了研究的不足之处,如数据规模较小、对施引文献知识单元处理简单等问题,并提出了后续研究的方向。 本文通过构建和分析引用功能感知的知识单元引用网络,为理解和揭示科学知识发展变化的特征和规律提供了新的研究方法和视角。
  • 《美国天体物理联合实验室(JILA)的研究人员发现了核时钟所需的最佳温度》

    • 编译者:张宇
    • 发布时间:2025-05-09
    • 几十年来,原子钟一直是精确计时的巅峰之作,使GPS导航、尖端物理研究以及对基本理论的测试成为可能。近日,由JILA和NIST研究员、科罗拉多大学博尔德分校物理学教授叶军领导的JILA研究人员与维也纳工业大学合作,正在推动某种物质的原子跃迁转向可能更加稳定的状态,从而满足核钟计时的要求。这个时钟可以利用钍-229原子核内一种独特的低能量跃迁来实现计时。与现代原子钟相比,这种跃迁对环境干扰的敏感度更低,并且已被提议用于标准模型以外的基础物理测试。 这个想法在叶军的实验室里并不新鲜。事实上,实验室对核钟的研究始于一项具有里程碑意义的实验,其结果去年作为《Nature》期刊的封面文章被发表。在该实验中,研究团队首次对掺钍的宿主晶体中的钍-229原子核的能量跃迁过程进行了基于频率的量子态分辨测量。这一成就证实了钍的核跃迁能够以足够高的精度被测量,以用作计时的参照。 然而,要构建一个精确的时钟,研究人员必须全面了解跃迁对外部条件(包括温度)的敏感程度。这就是这项新研究的意义所在——这是一篇发表在《Physical Review Letters》上的“编辑精选”论文,因为该团队研究了当含有钍原子的晶体被加热到不同温度时,钍原子核中的能量转移变化。 “这是对核钟系统特性进行描述的第一步,”该研究的第一作者、JILA博士后研究员Jacob Higgins博士说。“我们发现了一种对温度变化相对不那么敏感的跃迁,这正是我们想要构成的精密计时设备所需要的。” “固态核时钟有很大的潜力成为一种坚固便携且高精度的计时设备,”叶军指出。“我们正在为紧凑的核时钟确定具体的参数阈值,以使其能够保持10^-18的分数频率稳定性。” 由于原子核受环境干扰的影响比电子小得多,因此核时钟可以在原子钟失效的情况下保持准确性,因为核钟对噪声的抵抗力更强。在所有其他原子核中,钍-229特别适合用于构建核钟,因为它的核跃迁过程仅需要很低的能量,这使得研究人员可以使用紫外线而不是高能伽马射线来探测它。 与在囚禁离子系统中测量钍原子不同,叶军的实验室采用将钍-229嵌入固态宿主——氟化钙(CaF?)晶体中的方法来进行测量。这种方法由他们与维也纳工业大学合作开发的,与传统的离子陷阱探测技术相比,钍原子核的密度要高得多。更多的原子核意味着用于测量核跃迁的探测系统将有更强的信号和更好的稳定性。 为了研究温度对这种核跃迁的影响,研究人员将掺杂钍的晶体冷却和加热到三种不同的温度:用液氮冷却到150K(-123°C)、用干冰-甲醇混合物冷却到229K(-44°C)以及加热到293K(接近室温)。通过使用频率梳激光器,研究人员测量了在不同温度下核跃迁频率的变化情况,揭示了晶体内部两种相互竞争的物理效应。 一方面,随着晶体温度升高,它会膨胀,并使得原子晶格有微妙的变化,从而改变钍原子核所经历的电场梯度。这种电场梯度导致钍原子核的跃迁分裂成多条光谱线,这些光谱线随着温度的变化而向不同的方向移动。另一方面,晶格膨胀也改变了晶体中电子的电荷密度,改变了电子与原子核的相互作用强度,导致光谱线向同一方向移动。 当这两种效应争夺对钍原子的控制权时,研究人员观测到一个特殊的跃迁过程,其对温度的敏感性远低于其它跃迁,因为这两种效应在很大程度上相互抵消了。在所探测的整个温度范围内,这种跃迁仅偏移了62kHz,比其它跃迁中的偏移至少小了30倍。 “这种跃迁的探测结果对精确计时应用来说非常有前景,”JILA研究生Chuankun Zhang补充道。“如果我们能够进一步稳定它,它可能会在精准计时领域带来真正的变革。” 下一步,该团队计划寻找一个温度“最佳点”,即在这个点上核跃迁几乎完全不受温度的影响。研究人员的初步数据表明,在150K到229K之间的某个温度,跃迁频率将更容易稳定,这为未来的核时钟提供了理想的运行条件。 制造一种全新的类型的时钟需要量身定制的独特设备,其中大部分设备的现有加工工艺都不满足所需的条件。多亏了JILA的仪器车间及其机械师和工程师,该团队能够为他们的实验制造关键组件。 “Kim Hagan和整个仪器车间在整个过程中都非常有帮助,”Higgins指出。“他们加工了用于固定掺钍晶体的晶体支架,并构建了冷阱系统的部件,使我们能够精确地控制温度。” 拥有内部机械加工专业知识背景的研究人员能够快速迭代设计,并确保即使是很小的改动(例如更换晶体)也可以轻松完成。 “如果我们只使用现成的零件,就不会对我们的设备有同样的信心,”另一名团队成员JILA 研究生Tian Ooi补充道。“仪器车间制造的定制部件为我们节省了大量时间。” 虽然这项研究的主要目标是开发一种更稳定的核时钟,但其影响超出了计时领域。钍核跃迁对其环境的干扰非常不敏感,但对基本力的变化却高度敏感——其频率的任何意外变化,都意味着物理学上的新发现,例如暗物质的存在。 “核跃迁的敏感性可以促进我们对物理学新领域的进一步探索,”Higgins解释说。“除了制造更好的精确计时系统外,它还可以帮助我们打开研究宇宙新方式的大门。” 这项研究得到了美国陆军研究办公室、美国空军科学研究办公室、美国国家科学基金会、量子系统加速器,以及美国国家标准与技术研究院(NIST)的支持。