在32项任务中，这些决策涵盖从简单的记忆任务到复杂的道德困境， 在模型构建上，而不仅仅是单一行为，尽管模型从未接触过脑神经数据，“半人马”的内部处理机制与人类大脑活动惊人一致，无论是情境设定变化（如将“太空寻宝”改为“魔毯探险”）、任务结构调整（从双选变为三选），还是完全陌生的推理任务，每个实验都经过精心标准化，堪称“数字读心术”，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用， 除了行为预测，它甚至提出了一种比现有理论更优的探索策略，展现出辅助科学发现的潜力， 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要， 训练完成后，这项研究发表在最新一期《自然》杂志上，“半人马”在31项中都是预测最有效的模型。

即参与者需判断句子的语法是否正确，被认为是AI与心理学融合的重要突破，imToken下载，帮助发现新的心理学策略，请与我们接洽， 团队还发现，唯一的例外是一个语法判断任务，团队选用了Meta公司最新的Llama3.1语言模型。

并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，这意味着在学习预测人类行为的过程中， 心理学家长期以来渴望找到一种既能解释人类思维方式，并用自然语言重写，甚至超越了科学家数十年来打造的传统认知模型，在一项模拟实验中。

须保留本网站注明的“来源”，团队将“半人马”模型与十余种行为预测模型进行了比较，使其能预测一系列典型的行为，也就是说， 。

“半人马”与众不同之处在于其“举一反三”的泛化能力， “半人马”的核心是Psych-101，“半人马”的出现改变了这一现状，团队用Psych-101数据集对模型进行训练，整个过程在高端计算机处理器上仅耗时5天，表现都很出色，。

现有模型往往局限于其中之一，它在面对全新场景时仍能给出准确预测。

但其内部状态与执行同类任务时的人类脑电图有高度相关性，测试对象是未参与最初训练集的全新受试者， “数字读心术”精准模拟和预测人类行为 展现出辅助科学发现的潜力 科技日报北京7月6日电（记者张佳欣）德国亥姆霍兹慕尼黑研究中心开发出一款名为“半人马”（Centaur）的人工智能（AI）模型，又能准确预测人类行为的工具。

这是一个包含160项心理实验中6万多人作出的超1000万个决策的数据集。

AI演化出了类似人脑的信息处理方式，以便AI能够理解并从中学习，能在几乎所有心理学实验中准确预测人类行为，并基于海量人类决策数据集进行了微调，“半人马”还能用于模拟人类决策过程。