Why LLMs Overthink Easy Puzzles but Give Up on Hard Ones
人工智能通过大型语言模型（LLM）及其高级同行，大型推理模型（LRMS），重新定义机器如何处理和生成类似人类的文本。这些模型可以写论文，回答问题，甚至解决数学问题。然而，尽管具有令人印象深刻的能力，但这些模型表现出了好奇的行为：它们经常夸大简单的问题，而[...]为什么llms llms过度思考轻松拼图但放弃了硬性问题，这首先出现在unite.ai上。
AI Models Still Far From AGI-Level Reasoning: Apple Researchers
AI模型还远离Agi级推理：Martin Young通过Cointelegraph.com撰写的Apple研究人员，开发人工通用情报（AGI）的竞赛仍然很长一段路要走。最近对领先的AI大语言模型（LLM）（例如Openai的Chatgpt和Anthropic的Claude）的最新更新包括大型推理模型（LRMS），但是它们的基本能力，扩展性能和局限性“保持不足”，“仍然不足以理解”他们指出，当前的评估主要集中于既定的数学和编码基准，“强调最终答案的准确性”。但是，这种评估并不能提供对AI模型的推理能力的见解。这项研究与期望人工通用情报距离几年的期望形成鲜明对比。应用研究人员测试“思考” AI模型
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。
