最近几代的边境语言模型引入了大型推理模型（LRMS），该模型在提供答案之前生成详细的思维过程。尽管这些模型可以提高推理基准的性能，但它们的基本功能，尺度属性和局限性仍然不足以理解。当前的评估主要是关于已建立的数学和编码基准的FO-CUS，强调了最终答案的准确性。但是，这种评估范式通常会遭受数据污染，并且不能为推理迹象提供见解。
The Zika Virus and the Limitations of AI Reasoning
多年前，我作为巴西的一名高中交流学生，我爱上了这个国家及其人民。因此，当2014年有报道称，一个巴西地区有小头畸形的婴儿（异常小的头部造成了不可逆转的损害），该地区链接并归因于Zika病毒，我密切关注。但是这个故事并没有加起来。为什么南美特有的寨卡病只会在一个地区造成先天缺陷？这个问题一直困扰着我，几周前，我转向了大型语言模型（LLM）进行调查。与其他LLM相比，我选择了Grok的护栏相对较少。正如我所期望的那样，它最初与公共材料和语言频率塑造的官方叙述相呼应。但是，经过几个小时提出非常具体的问题并仔细研究了不一致之后，我们发现了一系列事件，概述了一个潜在的解释，这确实是有道理的：里约奥运会的
Tariff Truce With China Demonstrates the Limits of Trump’s Aggression
特朗普总统对中国产品的三位数关税破坏了全球贸易 - 但似乎并没有导致北京的重大优惠。
Fundamental Challenges in Evaluating Text2SQL Solutions and Detecting Their Limitations
在这项工作中，我们深入研究了评估文本2SQL解决方案并突出潜在的故障原因以及依靠现有基准中总指标的潜在风险的基本挑战。我们确定当前开放基准中的两个很大程度上未解决的局限性：（1）评估数据中的数据质量问题主要归因于缺乏将自然语言描述转化为结构化查询的概率性质（例如，NL模糊性），以及（2）使用不同匹配的偏见，可以
Financial sustainability in UK higher education: the limits of self-help?
在最近的HEPI/Mills和Reeve讨论中，大学领导者讨论了高等教育面临的财务挑战，强调了对集体行动，战略投资和转型专业知识的需求。首先出现在HEPI上。
Friday Follow-On: ‘Limits of AI’ Webinar + GOLT Walk Through
今天的特别周五后续活动包含两个项目：与 Juro 一起举办的“AI 的局限性”网络研讨会和 AL TV 对新法律技术的演练...
‘The Limits of AI’ – Juro Webinar, Feb 26
Artificial Lawyer 和 Juro 将于 2 月 26 日下午 2 点（格林威治标准时间）举办一场发人深省的网络研讨会，主题是“人工智能的局限性：是否有任何法律任务...
John Nash and the limits of game theory
。约翰·纳什对博弈论做出了开创性的贡献，特别是他提出的纳什均衡概念，成为经济学中战略互动分析的基石。然而，纳什在晚年也意识到了博弈论的一个根本方法论缺陷。过分强调 […]
Gary Marcus Discusses AI’s Limitations and Ethics
为何重要：加里·马库斯 (Gary Marcus) 讨论人工智能的局限性和道德问题，探索其缺陷、道德问题以及监管的必要性。
The Limits to Public Opinion and the Failure of Democracy
本选举季进步人士的口号是：“我们的民主岌岌可危。”事实上，民主本身并没有危险，但可以准确地说，美国实行的“民主”危及我们的生命。
Trump’s Win Shows Limits of Biden’s Industrial Policy
对国内制造业的长期经济投资被对租金和食品价格的实时焦虑所掩盖。
Красивая реклама vs суровая реальность: Apple и границы возможностей ИИ
营销视频背后隐藏着什么？为什么聊天机器人害怕简单的数字？
GSM-Symbolic: Analyzing LLM Limitations in Mathematical Reasoning and Potential Solutions
这篇关于 LLM 推理的论文的正确之处 — — 以及它所遗漏之处。合著者：Alex Watson、Yev Meyer、Dane Corneil、Maarten Van Segbroeck (Gretel.ai)来源：Gretel.ai简介大型语言模型 (LLM) 最近在 AI 推理方面取得了重大进展，包括数学问题解决。然而，Mirzadeh 等人最近发表的一篇题为“GSM-Symbolic：理解大型语言模型中数学推理的局限性”的论文提出了关于这些模型在数学推理方面的真正能力的问题。我们审查了这篇论文，发现它对正在进行的关于 AI 能力和局限性的讨论做出了宝贵的贡献，然而，我们的分析表明，它
GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models
大型语言模型 (LLM) 的最新进展引发了人们对其形式推理能力的兴趣，尤其是在数学方面。GSM8K 基准被广泛用于评估模型在小学水平问题上的数学推理能力。虽然近年来 LLM 在 GSM8K 上的表现显着提高，但它们的数学推理能力是否真正进步仍不清楚，这引发了人们对所报告指标可靠性的质疑。为了解决这些问题，我们对几个 SOTA 开放和封闭模型进行了大规模研究。为了……
