Generalization on the Unseen, Logic Reasoning and Degree Curriculum
本文考虑了逻辑（布尔）函数的学习，重点关注了在未见（GOTU）设置上的泛化，这是分布外泛化的典型案例。这是因为某些推理任务（例如算术/逻辑）中数据的丰富组合性质使得代表性数据采样具有挑战性，并且在 GOTU 下成功学习为“推断”或“推理”学习者提供了第一个小插图。我们研究了由 (S)GD 训练的不同网络架构在 GOTU 下的表现，并提供了理论和实验证据……
10 Best Coding Activities for Elementary Students in 2025
编码活动对于发展逻辑推理，解决问题和创造力至关重要。在2025年为小学学生发现十大编码活动，旨在激发创造力并建立基本的技术技能。这篇博客文章展示了引人入胜的动手项目，这些项目通过交互式讲故事，游戏设计，数字艺术和机器人模拟介绍编码。通过探索这些创新的，对课程友好的编码挑战，为学生做好准备，为2025年专门针对基础教育量身定制的这些创新的，课程友好的编码挑战。编码儿童编码活动的益处是基础学生进行的转型学习经验，是基础学生的一种变革性学习经验，提供了远远超出课堂室的多维益处。随着儿童学会将复杂的问题分解为可管理的步骤，参与编码活动会鼓励批判性思维和逻辑推理。这个过程培养了适用于各种主题的基本解决问
Pixtral Large is now available in Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们演示了如何从亚马逊基岩中的Pixtral大型模型开始。 PixTral大型多模式模型使您可以解决各种用例，例如文档理解，逻辑推理，手写识别，图像比较，实体提取，从扫描的图像中提取结构化数据以及字幕生成。
近年来，大型语言模型（LLM）在生成类似人类的文本，翻译语言和回答复杂查询方面取得了重大进展。但是，尽管具有令人印象深刻的功能，但LLMS主要通过基于上述单词来预测下一个单词或令牌来运作。这种方法限制了他们在[…]从单词到概念的帖子中进行更深入理解，逻辑推理和保持长期连贯性的能力：大型概念模型如何重新定义语言理解，并首先出现在unite.ai上。
Dressing Down the U.S. Department of Education’s Aggressive FAQ Nonsense
美国教育部刚刚发布了有关《民权法》文档第六章中的种族偏好和刻板印象的常见问题。这正是您所期望的 - 越来越多，积极的法律操纵和荒谬的逻辑推理。该文件是引起困惑，斯托克恐惧和恐吓正在起作用的机构的另一种尝试……继续阅读美国教育部的侵略性常见问题解答
Reinforcement Learning Meets Chain-of-Thought: Transforming LLMs into Autonomous Reasoning Agents
大型语言模型（LLMS）具有明显的高级自然语言处理（NLP），在文本生成，翻译和摘要任务方面表现出色。但是，他们参与逻辑推理的能力仍然是一个挑战。传统的LLM旨在预测下一个单词，依靠统计模式识别而不是结构化推理。这限制了他们解决复杂问题的能力[…]强化后的学习符合经济链：将LLMS转化为自主推理代理商，首先出现在Unite.ai上。
AlphaGeometry2: The AI That Outperforms Human Olympiad Champions in Geometry
人工智能长期以来一直在试图模仿类似人类的逻辑推理。尽管它在模式识别方面取得了巨大进展，但抽象的推理和象征性推论仍然是AI的艰巨挑战。当AI用于数学问题解决问题时，这种局限性尤其明显，这是一项长期以来证明人类认知的学科[…] ALPHAGEMOMETRY2：AI优于人类奥林匹亚冠军的AI在几何学中首先出现在Unite.ai上。
Is DeepSeek Better Than ChatGPT? A Detailed Comparison
随着人工智能的不断发展，出现了许多人工智能语言模型，每个模型都在竞相提供最佳的对话能力、推理能力和上下文理解能力。该领域的两个主要竞争者是 DeepSeek 和 ChatGPT。虽然 OpenAI 的 ChatGPT 已被广泛认为是对话式人工智能的领导者，但 DeepSeek 是由一家中国初创公司开发的新型人工智能聊天机器人。它因其速度快、推理能力强和免费访问而广受欢迎。一些用户报告说，DeepSeek 在某些任务（例如逻辑推理、数学推理和编码）上比 ChatGPT 更好。在本文中，我们从多个维度比较了 ChatGPT 和 DeepSeek，以确定哪种人工智能模型可能在各种用例中更胜一筹。Ch
Mastering Back-of-the-Envelope Math Will Make You a Better Data Scientist
一个快速而粗略的答案往往比一个花哨的模型更有帮助作者图片（改编自 Midjourney）1945 年 7 月 16 日，在洛斯阿拉莫斯进行的第一次核弹试验中，物理学家 Enrico Fermi 扔下了一些小纸片，并观察了当冲击波到达他身边时它们移动了多远。据此，他估算出了炸弹当量的大致大小。没有花哨的设备或严格的测量；只有一些方向数据和逻辑推理。爆炸发生后大约 40 秒，空气冲击波到达了我身边。我试图通过在冲击波通过之前、期间和之后从大约六英尺高的地方扔下小纸片来估计其强度。[…] 我估计这相当于当时一千吨 T.N.T 产生的爆炸。— Enrico Fermi 考虑到这个估计是如何产生的，它竟
Chain-of-Thought Prompting – Everything You Need To Know About It
解决问题一直是人类天生的能力之一。从原始时代开始，我们生活中的主要挑战不是被野兽吃掉，到当代快速送货上门，我们一直在结合我们的创造力、逻辑推理和智慧来为 […] 制定解决方案
Робот-механик сможет продлить жизнь космическим спутникам (+видео)
太空卫星发射后，其工作寿命逐渐耗尽，最终失效。现在几乎无法改变这种状况。卫星上的故障只能使用遥测数据和逻辑推理来远程诊断。
