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AI模型在这些智力测试中不及格。你能做得更好吗？
谜题和游戏自人工智能发展之初就一直是其核心。正如我们人类喜欢用填字游戏或逻辑谜题来测试智力一样，开发者也可以用游戏挑战来测试模型的发展程度。“机器学习”一词
来源:MIT Technology Review _人工智能增加复杂性
在某些情况下，LLM 能否完成拼图是一个规模问题。苹果公司研究人员的一项研究发现，法学硕士可以解决简单版本的河内塔问题（该问题涉及一次移动一堆圆盘，而无需将较大的圆盘放在较小的圆盘上）和过河难题（其中一群人必须根据特定规则穿越一条河流）。但仅限于一定程度：当磁盘或人员的数量达到六或更多时，模型开始动摇。
在另一项研究中，华盛顿大学、斯坦福大学和艾伦人工智能研究所的研究人员观察到，法学硕士在逻辑网格难题上遇到了类似的困难，这需要从一系列线索中推断出一组个体的属性。苹果公司的这篇论文迅速走红，但评论员质疑该结果是否揭示了 LLM 推理的独特局限性，或者只是随着复杂性的增加，犯错误是正常的。
河流
说明：使用提供的场景，计划让每个人过河所需的行程。