Buchumschlag

Large Language Models Think Too Fast To Explore Effectively

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Pan, Lan, Xie, Hanbo, Wilson, Robert C.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Artificial Intelligence Neurons and Cognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Think-Aloud Reshapes Automated Cognitive Model Discovery Beyond Behavior
von: Xie, Hanbo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Large Language Models Align with the Human Brain during Creative Thinking
von: Ismayilzada, Mete, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Probing Mechanical Reasoning in Large Vision Language Models
von: Sun, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Brain-like Functional Organization within Large Language Models
von: Sun, Haiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Models as Simulative Agents for Neurodivergent Adult Psychometric Profiles
von: Chiappone, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Disproof of Large Language Model Consciousness: The Necessity of Continual Learning for Consciousness
von: Hoel, Erik
Veröffentlicht: (2025)

Moral Agency in Silico: Exploring Free Will in Large Language Models
von: Porter, Morgan S.
Veröffentlicht: (2024)

Visual Large Language Models Exhibit Human-Level Cognitive Flexibility in the Wisconsin Card Sorting Test
von: Hao, Guangfu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast dynamical similarity analysis
von: Behrad, Arman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Language Models Are Capable of Metacognitive Monitoring and Control of Their Internal Activations
von: Ji-An, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simulating Human Cognition: Heartbeat-Driven Autonomous Thinking Activity Scheduling for LLM-based AI systems
von: Su, Hong
Veröffentlicht: (2026)

Controllable Surface Diffusion Generative Model for Neurodevelopmental Trajectories
von: Xie, Zhenshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do Language Models Align with Brains? Prediction Scores Are Not Enough
von: Jia, Xiao
Veröffentlicht: (2026)

Exploring a Cognitive Architecture for Learning Arithmetic Equations
von: Gawin, Cole
Veröffentlicht: (2024)

Orangutan: A Multiscale Brain Emulation-Based Artificial Intelligence Framework for Dynamic Environments
von: Xie, Yong
Veröffentlicht: (2024)

Brain-Language Model Alignment: Insights into the Platonic Hypothesis and Intermediate-Layer Advantage
von: López-Cardona, Ángela, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Vision Language Models Know Law of Conservation without Understanding More-or-Less
von: Luo, Dezhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MindSimulator: Exploring Brain Concept Localization via Synthetic FMRI
von: Bao, Guangyin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring Action-Centric Representations Through the Lens of Rate-Distortion Theory
von: Varona, Miguel de Llanza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cognitive Mirrors: Exploring the Diverse Functional Roles of Attention Heads in LLM Reasoning
von: Ma, Xueqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Grounded Computation & Consciousness: A Framework for Exploring Consciousness in Machines & Other Organisms
von: Williams, Ryan
Veröffentlicht: (2024)

Exploring General Intelligence via Gated Graph Transformer in Functional Connectivity Studies
von: Qu, Gang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Memory, Consciousness and Large Language Model
von: Li, Jitang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Artificial Consciousness as Interface Representation
von: Prentner, Robert
Veröffentlicht: (2025)

Explanations of Large Language Models Explain Language Representations in the Brain
von: Rahimi, Maryam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring Human Behavior During Abstract Rule Inference and Problem Solving with the Cognitive Abstraction and Reasoning Corpus
von: Ahn, Caroline, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Large language models surpass human experts in predicting neuroscience results
von: Luo, Xiaoliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Challenges in Grounding Language in the Real World
von: Lindes, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Human-Like Geometric Abstraction in Large Pre-trained Neural Networks
von: Campbell, Declan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Computational Mechanisms of Detached Mindfulness
von: Conway-Smith, Brendan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Case for AI Consciousness: Language Agents and Global Workspace Theory
von: Goldstein, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Talking to the brain: Using Large Language Models as Proxies to Model Brain Semantic Representation
von: Liu, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neuropsychology of AI: Relationship Between Activation Proximity and Categorical Proximity Within Neural Categories of Synthetic Cognition
von: Pichat, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Contextual Feature Extraction Hierarchies Converge in Large Language Models and the Brain
von: Mischler, Gavin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Comparing Abstraction in Humans and Large Language Models Using Multimodal Serial Reproduction
von: Kumar, Sreejan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

There must be encapsulated nonconceptual content in vision
von: Müller, Vincent C.
Veröffentlicht: (2025)

The Rise and Fall of $G$ in AGI
von: Krakauer, David C.
Veröffentlicht: (2026)

A theory of neural emulators
von: Mitelut, Catalin C.
Veröffentlicht: (2024)

Modeling Autonomous Shifts Between Focus State and Mind-Wandering Using a Predictive-Coding-Inspired Variational RNN Model
von: Oyama, Henrique, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Models Show Signs of Alignment with Human Neurocognition During Abstract Reasoning
von: Pinier, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)