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今天的练习内容来自《经济学人》，是关于 AI 科学家们针对人类大脑学习模式提出的理论。「赫布理论」是神经科学的一个被广泛认可的理论，由此发展而成的赫布学习规则是最古老的也是最简单的神经元学习规则。但 AI 科学家们近日发现，这个理论已经不足以解释人类大脑复杂的学习过程。Have fun!
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AI scientists are producing new theories of how the brain learns
One of the most prominent and longstanding theories of how the brain learns is Hebbian learning. The idea is that neurons which activate at roughly the same time become more strongly connected; often summarised as “cells that fire together wire together”. Hebbian learning can explain how brains learn simple associations—think of Pavlov’s dogs salivating at the sound of a bell. But for more complicated tasks, like learning a language, Hebbian learning seems too inefficient. Even with huge amounts of training, artificial neural networks trained in this way fall well short of human levels of performance.Today’s top AI models are engineered differently. To understand how they work, imagine an artificial neural network trained to spot birds in images.
https://www.economist.com/science-and-technology/2024/08/14/ai-scientists-are-producing-new-theories-of-how-the-brain-learns
朗读内容的原文请点击文末的「阅读原文」
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以上是一篇「高阶」的文章。如果你想练习不同难度的，可以考虑其它难度的历史文章：
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这里就是清晨朗读会。我每天早上6点左右发送可以模仿和朗读的材料，包括语音和文本。希望我们能够每天一起练习。
如何使用此练习材料
较理想的状态
先听一遍我读的语音（最好第一遍不看原文）
再听一遍，这次跟着模仿（听不懂你模仿的没关系，跟不上也没关系，就尽量模仿你听到的音！）
朗读一遍原文
这个时候才花点时间查不懂的内容（但查询的时间不要超过总练习时间的三分之一！）
1-3步骤再重复2－3遍
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起码要达到的状态
听一遍
跟着模仿一遍
朗读一遍
足迹
Beijing
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