A：研究表明大语言模型仍然存在逻辑和算术错误问题。虽然它们在一些传统测试中得分很高，但那些测试数据可能已经被纳入训练数据中。ORCA测试显示，自然语言推理的进步并不能直接转化为可靠的计算能力，AI在确定性推理任务中仍有很大改进空间。

研究团队发现了一个有趣的现象：现有的AI模型在解数学题时就像被蒙住眼睛的学生，只能靠纯文字推理，无法"看到"几何关系和函数变化。这就好比让人闭着眼睛组装复杂的立体拼图，难度可想而知。更关键的是，即使那些能生成图像的AI模型，在数学图形方面也表现得相当 ...

为了确保模型能够从状态中恢复出真实的潜在思维，而不仅仅是外部世界的某种投影，研究者建立了严格的可识别性理论。他们通过数学证明，只要在系统中引入稀疏约束，即使在复杂的现实场景中，也能从模型的可观测行为中稳定地恢复出这些隐藏的思维。

在人工智能的世界里，有一个看似违反常理的有趣现象正在发生。通常我们认为，大型语言模型应该比小型模型更聪明、更有能力，就像成年人比孩子更有经验和知识一样。然而，香港大学和芝加哥大学的研究团队最近发表了一项突破性研究，他们证明了一个令人惊讶的观点：在某些 ...