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……
2,800-year-old royal tomb discovered near King Midas' home in Turkey
土耳其文化和旅游部长宣布在一个八世纪-B.C中发现了一个新坟墓。米达斯国王的家园。 即使是最好的电池，也远远远远没有动物代谢用于储能。用“食物”加油机器人可能会缩小差距。 对死海卷轴的AI分析，其中包括希伯来语圣经的文字，可能意味着它们比专家想象的要早。 Neurosymbolic AI结合了LLM的学习与教授机器形式规则，这应该使其更可靠和节能。 有多个最佳气味标题的竞争者，但目前尚无明显的赢家。 纳特隆湖是坦桑尼亚北部的苏打水湖泊，其火山地质学维持水的pH值约为10.5，几乎与氨一样苛刻。尽管如此，有些生命形式仍然蓬勃发展。 根据新的研究，坐在那不勒斯西部的活火山在表面下方约
Which animal has the best sense of smell?
Neurosymbolic AI结合了LLM的学习与教授机器形式规则，这应该使其更可靠和节能。
Weekly Review 28 February 2025
我在上周发推文（我还将这些链接发布在Mastodon，Threads，NewsMast和Bluesky上）：使用刮擦数据来训练AI并不是出于版权法的目的“变革性”： https://techcrunch.com/2025/02/17/what------us-first-major-ai-copyright-ruling-might-might-meant-mean-for-ip-----------------------for-ip-law/seems像AI不断学习的后果是，他们经历了类似于年龄的人的衰落： https://www.extremetech.com/computing/ai-
Rethinking LLM Benchmarks: Measuring True Reasoning Beyond Training Data
Apple 的新 LLM 基准 GSM-Symbolic继续阅读 Towards Data Science »
ReMath: Recovery of Symbolic Mathematics from Code
项目负责人：Sergey Bratus 博士 赞助组织：DARPA网站：https://www.darpa.mil/program/recovery-of-symbolic-mathematics-from-code 项目概要：ReMath 人工智能探索旨在发现人工智能技术的最新进展（例如神经机器）的组合是否
