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DeepMind 的思维进化：为解决现实世界问题而赋能大型语言模型
近年来，人工智能 (AI) 已成为推动各行业创新的实用工具。走在这一进步前沿的是大型语言模型 (LLM)，它们以理解和生成人类语言的能力而闻名。虽然 LLM 在对话式 AI 和内容创建等任务上表现出色，但它们往往难以处理复杂的 […]DeepMind 的思维进化：为解决现实世界问题而赋能大型语言模型首次出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI近年来，人工智能 (AI) 已成为推动各行业创新的实用工具。走在这一进步前沿的是大型语言模型 (LLM)，它们以理解和生成人类语言的能力而闻名。虽然 LLM 在对话式 AI 和内容创建等任务上表现出色，但它们往往难以应对需要结构化推理和规划的复杂现实挑战。
例如，如果您要求 LLM 规划一次涉及协调航班时刻表、会议时间、预算限制和充足休息的多城市商务旅行，他们可以针对各个方面提供建议。然而，他们往往面临整合这些方面以有效平衡相互竞争的优先事项的挑战。随着 LLM 越来越多地用于构建能够自主解决现实问题的 AI 代理，这种限制变得更加明显。
Google DeepMind 最近开发了一种解决方案来解决这个问题。受自然选择的启发，这种方法被称为思维进化，通过迭代适应来改进解决问题的策略。通过实时指导 LLM，它使他们能够有效地处理复杂的现实任务并适应动态场景。在本文中，我们将探讨这种创新方法的工作原理、其潜在应用以及它对未来 AI 驱动的问题解决的意义。
思维进化为什么 LLM 难以进行复杂的推理和规划
LLM 接受过通过分析大型文本数据集（例如书籍、文章和在线内容）中的模式来预测句子中下一个单词的训练。这使他们能够生成看似合乎逻辑且符合语境的响应。然而，这种训练是基于识别模式而不是理解含义。因此，LLM 可以生成看似合乎逻辑的文本，但在需要更深层次的推理或结构化规划的任务中却举步维艰。