作者：马修·赫特森

人工智能和微型蠕虫合作获取食物

通过学习对抗性人工智能的漏洞，人们可以击败超人的围棋系统

研究人员正在努力逆向工程人工智能，扫描大型语言模型的“大脑”，以推断它们的运作方式和原因

这些像水滴一样的机器人已经针对速度进行了优化

当你记不起一个词时，可能只是感觉它在嘴边

如何教会新机器人老把戏？

降低的有意识推理可以帮助识别声音模式

一个令人不安的幻觉指向哲学和机器人学

手的动作似乎有助于教授统计模型

不同的信息如何激励企业家

一次大学课堂讨论对肉类消费产生了长达数周的影响

人工智能通过欺骗获得更好的合作

在睡眠期间重新激活记住的问题可以触发解决方案

计算机可以比人类更好地判断什么会重要（稍微好一点）

人们以类似的方式将数学证明与绘画和音乐作品配对

一个常见的智力评估的点击拖动版本更类似于真正的解决问题

四足机器人在现实世界中行动之前会模拟他们的技能

新的发现表明，内在的态度可以改变——但并非所有身份群体都是如此

人们更愿意改变对最初认为“讨厌”的人的看法，而不是那些他们认为“好”的人

一种新的机器学习技术模仿大脑适应新环境的能力

在更长时间的互动后，女性更有可能被视为领导者

社交网络活动可能会减少男女之间的权力失衡

唐纳德·特朗普的当选表明，支持者将局外人的谎言视为对当权派的象征性抗议

研究表明，高收入父母在蓝色背包上的花费多于粉色背包