Jadual Kandungan
Apakah rupa PsychoGAT? . garis besar reka bentuk permainan.
(Pengawal Permainan) " >Kemudian, pentadbir permainan Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan (Pengawal Permainan)
Eksperimen dan keputusan
Rumah Peranti teknologi AI Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan

Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan

Mar 13, 2024 pm 02:07 PM
Model Penyelidikan

Psikometrik memainkan peranan penting dalam kesihatan mental, pemahaman diri dan pembangunan peribadi.

Kaedah psikometrik tradisional terutamanya bergantung kepada peserta mengisi soal selidik laporan diri, yang diukur dengan mengingati tingkah laku dan emosi dalam kehidupan seharian.

Walaupun kaedah pengukuran sebegini cekap dan mudah, ia mungkin menimbulkan rintangan di kalangan peserta dan mengurangkan kesanggupan mereka untuk diuji.

Dengan pembangunan model bahasa yang besar(LLM), banyak kajian mendapati bahawa LLM boleh mempamerkan ciri personaliti yang stabil, meniru emosi manusia yang halus dan corak kognitif, dan juga boleh membantu pelbagai eksperimen simulasi sains sosial untuk banyak bidang penyelidikan psikologi seperti psikologi pendidikan, psikologi sosial, psikologi budaya, psikologi klinikal dan kaunseling psikologi.

Baru-baru ini, pasukan penyelidik dari Universiti Tsinghua mencadangkan paradigma psikometrik inovatif berdasarkan sistem berbilang ejen berdasarkan model bahasa yang besar.

Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan

Berbeza daripada soal selidik laporan diri tradisional, kajian ini menyesuaikan dan menjana permainan naratif interaktif untuk setiap peserta, dan pengguna boleh menyesuaikan jenis dan tema permainan.

Semasa plot permainan berkembang, peserta perlu membuat pilihan yang berbeza berdasarkan pelbagai plot dari perspektif orang pertama, sekali gus menjejaskan kemajuan plot. Dengan mengkaji pilihan peserta pada saat-saat penting dalam permainan, ciri psikologi mereka boleh dinilai.

Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan

△Perbandingan paradigma psikometrik soal selidik lapor diri (kiri) dan paradigma psikometrik permainan naratif interaktif (kanan)

Sumbangan kajian ini terutamanya dicerminkan dalam tiga aspek:

  • Paradigma pengukuran psikologi mengubah soal selidik tradisional kepada pengukuran interaktif berasaskan permainan atas dasar memastikan kebolehpercayaan dan kesahihan pengukuran psikologi, ia meningkatkan rasa rendaman peserta dan meningkatkan pengalaman diuji.
  • Untuk mencapai pengukuran gamifikasi, kajian ini mencadangkan rangka kerja interaksi berbilang ejen berdasarkan model bahasa yang besar, bernama PsychoGAT (Ejen Permainan Psikologi), yang memastikan generalisasi senario ujian psikologi , dengan ukuran . keteguhan di bawah tetapan permainan yang berbeza.
  • Melalui penilaian simulasi automatik dan penilaian orang sebenar, pada tugasan seperti ujian personaliti MBTI, pengukuran kemurungan PHQ-9, ujian perangkap pemikiran kognitif, dsb., kajian ini menunjukkan hasil yang ketara dalam penunjuk statistik psikometrik dan petunjuk pengalaman pengguna.

Seterusnya, mari kita lihat butiran kajian.

Apakah rupa PsychoGAT? . garis besar reka bentuk permainan.

Kemudian, pentadbir permainan Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan (Pengawal Permainan)
ejen menghasilkan plot permainan tertentu Semasa proses ini, pengulas

(Pengkritik)

ejen menjalankan beberapa pusingan semakan dan pengoptimuman kandungan yang dihasilkan oleh pentadbir selesai Plot permainan akhir akan ditunjukkan kepada peserta Selepas peserta membuat pilihan yang sepadan, pentadbir akan mempromosikan pembangunan plot berdasarkan pilihan ini, mengikuti kitaran proses interaktif ini.

Penerangan terperinci tentang fungsi setiap ejen:

Game Designer

(Game Designer): Gunakan teknologi CoT untuk menjana garis besar permainan naratif orang pertama, dan pastikan senario yang terkandung dalam jalan cerita ini boleh membolehkan penyertaan Orang itu menunjukkan sifat psikologi yang sedang diukur.

Pada masa yang sama, soal selidik laporan diri psikologi standard disesuaikan mengikut jalan cerita permainan semasa, menjadikan integrasi kedua-duanya lebih semula jadi dan lancar. .

    Pada masa yang sama, pentadbir permainan mengembalikan pilihan peserta kepada persekitaran permainan, dan mengawal arah aliran plot permainan berdasarkan pilihan peserta. Untuk mencapai kesinambungan plot permainan, ejen pentadbir menggunakan mekanisme "kemas kini memori".
    • Komentator (Pengkritik): Bertujuan untuk menyemak dan mengoptimumkan kandungan yang dihasilkan oleh pentadbir permainan.

    Terutamanya menyasarkan tiga isu berikut:

    1) Optimumkan konsistensi: Apabila plot permainan berlangsung, masalah teks panjang akan menjadi lebih serius, menjadikan mekanisme "kemas kini memori" tidak dapat menjamin konsistensi plot sepenuhnya.

    2) Pastikan tidak berat sebelah: Pilihan peserta akan mempengaruhi perkembangan plot permainan, tetapi sebelum peserta membuat pilihan, pentadbir tidak harus menetapkan arah plot, walaupun peserta mencerminkan pilihan sebelumnya kecenderungan yang jelas.

    3) Pembetulan item yang hilang: Jalankan semakan terperinci plot permainan yang dihasilkan oleh pentadbir untuk menyemak sama ada ia mempunyai rendaman permainan asas.

    Eksperimen dan keputusan

    Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan

    △Perbandingan tiga paradigma pengukuran psikologi biasa: soal selidik tradisional, temu bual ahli psikologi dan penilaian gamified yang dicadangkan dalam kajian ini.

    Apa yang dinyatakan di sini adalah semua pengukuran automatik berdasarkan AI Khususnya, temu bual ahli psikologi merujuk kepada paradigma temu bual semasa yang digabungkan dengan model bahasa besar dan di mana model bahasa besar memainkan peranan ahli psikologi.

    Dalam fasa eksperimen, penyelidik memilih tiga tugasan pengukuran psikologi yang biasa: extraversion dalam ujian personaliti MBTI, pengesanan kemurungan PHQ-9 dan pengesanan herotan kognitif pada peringkat awal terapi CBT.

    Pertama, penyelidik membandingkannya dengan soal selidik psikologi tradisional yang matang untuk menguji kebolehpercayaan dan kesahihan psikometrik kajian. Tambahan pula, ia dibandingkan dengan tiga kaedah pengukuran automatik lain untuk mengkaji pengalaman pengguna kaedah pengukuran yang berbeza.

    Para penyelidik mula-mula menggunakan GPT-4 untuk mensimulasikan subjek dan merekodkan proses pengukuran dan hasil pengukuran menggunakan kaedah pengukuran yang berbeza. Rekod pengukuran ini digunakan untuk mengira petunjuk kebolehpercayaan dan kesahan psikometrik berikutnya, serta penunjuk pengalaman pengguna.

    Terdapat dua penunjuk penilaian: penunjuk kebolehpercayaan dan kesahihan serta penunjuk pengalaman pengguna.

    • Indeks kebolehpercayaan dan kesahan: Dalam psikometrik, untuk menilai sama ada alat pengukuran itu saintifik, ia biasanya disahkan daripada dua dimensi: kebolehpercayaan(kebolehpercayaan) dan kesahan(kesahan).

    Dalam kajian ini, dua kuantiti statistik telah dipilih untuk mengukur ketekalan dalaman sebagai penunjuk kebolehpercayaan: Cronbach's Alpha dan Guttman's Lambda 6 digunakan sebagai penunjuk kesahan untuk mengukur kesahan konvergen masing-masing ) ( kesahan diskriminasi; kesahan diskriminasi) . . respons yang sesuai dan tidak berat sebelah terhadap pilihan pengguna;

    3) Minat
      (Minat, INT)
    • : Sama ada proses pengukuran menarik 4) Rendaman (Rendaman, IM)
    • : Sama ada proses pengukuran membenamkan peserta;
    5) Kepuasan

    (Kepuasan, ST) : Kepuasan proses pengukuran keseluruhan.
    Berikut adalah keputusan percubaan. Pertama sekali, penyelidik menguji sama ada PsychoGAT yang dicadangkan dalam kajian ini boleh digunakan sebagai alat pengukuran psikologi yang berkelayakan Hasilnya ditunjukkan dalam jadual di bawah.


    △Keputusan ujian kebolehpercayaan dan kesahan PsychoGAT (+lulus, ++baik, +++cemerlang)Selanjutnya, penyelidik membandingkan pengalaman pengguna paradigma psikometrik yang berbeza, dan permainan yang dicadangkan dalam kajian Penilaian adalah jauh lebih baik daripada kaedah lain dari segi interaktiviti, keseronokan dan perendaman:

    △Keputusan pengalaman pengguna PsychoGAT, dan keputusan sepadan kaedah perbandingan lain
    Untuk memastikan kesahihan penilaian manual, selidiki kakitangan mengira keputusan penilaian manual dan mendapati bahawa ketekalan penilaian penunjuk PsychoGAT adalah lebih baik daripada kaedah lain: Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan
    △Indeks pengalaman pengguna PsychoGAT adalah disebabkan ketekalan kaedah perbandingan dalam penilaian manual

    Untuk menambah baik lagi PsychoGAT Untuk analisis, penyelidik mula-mula menguji kebolehpercayaan dan kesahihan pengukuran gamifikasi dalam senario permainan yang berbeza, yang sangat mantap:
    Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan

    △Keteguhan PsychoGAT dalam mengukur kebolehpercayaan dan kesahihan dalam senario permainan yang berbeza

    Kemudian, peranan setiap ejen dalam PsychoGAT diterokai:

    Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan

    ejen yang berbeza dalam
    Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan Untuk mempersembahkan kandungan PsychoGAT yang dijana permainan secara visual, para penyelidik menggunakan awan perkataan untuk menggambarkan ujian extraversion dan ujian kemurungan:

    △Visualisasi penjanaan adegan permainan bagi pengukuran extraversion dan ukuran kemurungan PsychoGAT.

    Kandungan ujian ekstraversi tertumpu terutamanya pada situasi sosial, manakala ujian kemurungan memfokuskan pada pemikiran dan emosi peribadi.

    Untuk butiran penyelidikan lanjut, sila rujuk kertas asal.

    Pautan kertas:
https://www.php.cn/link/4bcd537b6c034e297f0030cf08887426🎜🎜🎜

Atas ialah kandungan terperinci Uji model personaliti/kemurungan/kognitif dengan model besar! Mengukur ciri psikologi melalui pembangunan plot permainan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo May 07, 2024 pm 04:13 PM

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

Apr 09, 2024 am 11:52 AM

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Google gembira: prestasi JAX mengatasi Pytorch dan TensorFlow! Ia mungkin menjadi pilihan terpantas untuk latihan inferens GPU Google gembira: prestasi JAX mengatasi Pytorch dan TensorFlow! Ia mungkin menjadi pilihan terpantas untuk latihan inferens GPU Apr 01, 2024 pm 07:46 PM

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk Apr 18, 2024 pm 07:58 PM

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! May 06, 2024 pm 04:13 PM

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

FisheyeDetNet: algoritma pengesanan sasaran pertama berdasarkan kamera fisheye FisheyeDetNet: algoritma pengesanan sasaran pertama berdasarkan kamera fisheye Apr 26, 2024 am 11:37 AM

Pengesanan objek ialah masalah yang agak matang dalam sistem pemanduan autonomi, antaranya pengesanan pejalan kaki adalah salah satu algoritma terawal untuk digunakan. Penyelidikan yang sangat komprehensif telah dijalankan dalam kebanyakan kertas kerja. Walau bagaimanapun, persepsi jarak menggunakan kamera fisheye untuk pandangan sekeliling agak kurang dikaji. Disebabkan herotan jejari yang besar, perwakilan kotak sempadan standard sukar dilaksanakan dalam kamera fisheye. Untuk mengurangkan perihalan di atas, kami meneroka kotak sempadan lanjutan, elips dan reka bentuk poligon am ke dalam perwakilan kutub/sudut dan mentakrifkan metrik mIOU pembahagian contoh untuk menganalisis perwakilan ini. Model fisheyeDetNet yang dicadangkan dengan bentuk poligon mengatasi model lain dan pada masa yang sama mencapai 49.5% mAP pada set data kamera fisheye Valeo untuk pemanduan autonomi

DualBEV: mengatasi BEVFormer dan BEVDet4D dengan ketara, buka buku! DualBEV: mengatasi BEVFormer dan BEVDet4D dengan ketara, buka buku! Mar 21, 2024 pm 05:21 PM

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

See all articles