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国际清算银行在 AI/LLM 和女权主义与生殖方面犯了错误
国际清算银行发布了一份关于人工智能和大型语言模型实用性的公告。他们对此并不十分满意。当面对需要推理他人知识和反事实的逻辑难题时，大型语言模型 (LLM) 显示出独特且具有启发性的失败模式。 当面对互联网上可用的难题原始措辞时，LLM 表现完美，但当偶然细节发生变化时，表现不佳，这表明缺乏对底层逻辑的真正理解。 我们的研究结果并没有减损央行在数据管理、宏观分析和监管/监督方面应用机器学习的巨大进展。然而，它们确实表明，在需要严格推理的经济分析环境中部署 LLM 时应谨慎行事。
来源:Alpha Sources国际清算银行发布了一份关于人工智能和大型语言模型实用性的公告。他们对此印象并不深刻。
国际清算银行发布了一份关于人工智能和大型语言模型实用性的公告当面对需要推理他人知识和反事实的逻辑谜题时，大型语言模型 (LLM) 显示出独特且具有启发性的失败模式。 当呈现互联网上可用的谜题原始措辞时，LLM 表现完美，但当偶然细节发生变化时，表现不佳，这表明缺乏对底层逻辑的真正理解。 我们的研究结果并没有减损央行在数据管理、宏观分析和监管/监督方面将机器学习应用到的重大进展。然而，它们确实表明，在需要严格推理的经济分析环境中部署 LLM 时应谨慎行事。
当面对需要推理他人知识和反事实的逻辑谜题时，大型语言模型 (LLM) 会表现出独特且具有启发性的失败模式。
当使用互联网上可用的谜题原始措辞时，LLM 表现完美，但当偶然细节发生变化时，表现不佳，这表明缺乏对底层逻辑的真正理解。
我们的研究结果并没有减损央行在数据管理、宏观分析和监管/监督方面应用机器学习的巨大进展。然而，它们确实表明，在需要严格推理的经济分析环境中部署 LLM 时应谨慎行事。
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