AERIS: A Minimalist Framework for Enhancing Emergent Reasoning in Large Language Models and its Cross-Model Evaluation
Fuente:
Zenodo
Salvato in:
| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Recurso digital |
| Lingua: | inglese |
| Pubblicazione: |
Zenodo
2025
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1866902122103046144 |
|---|---|
| author | DULIN, Nicolas |
| author_facet | DULIN, Nicolas |
| contents | <div><strong><span><span>Note</span></span></strong><span><span>: Le créateur répertorié comme "Chercheur" est le seul auteur de cette œuvre.</span></span></div> <div><br><span><span>Cette étude présente AERIS (Adaptive Emergent Relational Intelligence System), un cadre minimaliste améliorant le raisonnement dialectique et émergent dans les Grands Modèles de Langage (LLM), évalué via CORTEX (Cognitive Organization and Relational Thinking Examination). AERIS exploite la récupération orientée tension pour améliorer les performances LLM, réalisant des gains de 0,67% (Mistral-7B) à 22,04% (Gemini 1,5 Pro) sur huit métriques cognitives (DRIM, TCEI, FARS, CCI, SPI, FTD, EDI, NEI). CORTEX, une nouvelle référence enracinée dans les sciences cognitives (Kintsch, Sweller, Hollande), teste 165 questions dans neuf catégories, révélant un 'paradoxe tension-émergence': les tensions fertiles accrues (FTD) ne donnent pas toujours des idées émergentes (EDI). Testé sur GPT-4 Turbo, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro et Mistral-7B, AERIS offre unsolution évolutive pour les applications éducatives, analytiques et décisionnelles. Ce travail, mené indépendamment, relie les sciences cognitives, la dialectique et l'IA, proposant un changement de paradigme dans l'amélioration de la LLM. Contact: </span></span><a href="mailto:dr.nicolas.dulin@outlook.com" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><span><span>dr.nicolas.dulin@outlook.com</span></span></a><span><span>. </span></span></div> |
| format | Recurso digital |
| id | zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_15133404 |
| institution | Zenodo |
| language | eng |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Zenodo |
| record_format | zenodo |
| spellingShingle | AERIS: A Minimalist Framework for Enhancing Emergent Reasoning in Large Language Models and its Cross-Model Evaluation DULIN, Nicolas Large Language Models Artificial Intelligence Emergent Reasoning Dialectical Thinking Cognitive Enhancement RAG Systems Benchmarking Cognitive Science Artificial Intelligence Natural language processing Cognition Machine learning Benchmarking/methods Thinking <div><strong><span><span>Note</span></span></strong><span><span>: Le créateur répertorié comme "Chercheur" est le seul auteur de cette œuvre.</span></span></div> <div><br><span><span>Cette étude présente AERIS (Adaptive Emergent Relational Intelligence System), un cadre minimaliste améliorant le raisonnement dialectique et émergent dans les Grands Modèles de Langage (LLM), évalué via CORTEX (Cognitive Organization and Relational Thinking Examination). AERIS exploite la récupération orientée tension pour améliorer les performances LLM, réalisant des gains de 0,67% (Mistral-7B) à 22,04% (Gemini 1,5 Pro) sur huit métriques cognitives (DRIM, TCEI, FARS, CCI, SPI, FTD, EDI, NEI). CORTEX, une nouvelle référence enracinée dans les sciences cognitives (Kintsch, Sweller, Hollande), teste 165 questions dans neuf catégories, révélant un 'paradoxe tension-émergence': les tensions fertiles accrues (FTD) ne donnent pas toujours des idées émergentes (EDI). Testé sur GPT-4 Turbo, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro et Mistral-7B, AERIS offre unsolution évolutive pour les applications éducatives, analytiques et décisionnelles. Ce travail, mené indépendamment, relie les sciences cognitives, la dialectique et l'IA, proposant un changement de paradigme dans l'amélioration de la LLM. Contact: </span></span><a href="mailto:dr.nicolas.dulin@outlook.com" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><span><span>dr.nicolas.dulin@outlook.com</span></span></a><span><span>. </span></span></div> |
| title | AERIS: A Minimalist Framework for Enhancing Emergent Reasoning in Large Language Models and its Cross-Model Evaluation |
| topic | Large Language Models Artificial Intelligence Emergent Reasoning Dialectical Thinking Cognitive Enhancement RAG Systems Benchmarking Cognitive Science Artificial Intelligence Natural language processing Cognition Machine learning Benchmarking/methods Thinking |
| url | https://doi.org/10.5281/zenodo.15133404 |