例如最近苹果团队发了一个文（附图1），结论是“大模型”并没有真正学会推理。最简单的例子，把一些小学水平应用题中的主角从Alice改成Bob，大模型的“计算”正确率就可能显著下降。这说明大模型并不真正理解应用题的题意，而只是机械地死记硬背了若干应用题而已。而且死记硬背得非常蹩脚，连主角改名这个trick都能让大模型失控。这种水准的智能，跟智障有何区别呢，呵呵。 另外，最近最近nature也有一篇论文（附图2），看题目就一目了然了——“大模型不可靠”。 做语言应用这种对准确率的要求不那么高的任务，都错漏百出可用性很差。这样的架构去做对可靠性要求很高的自动驾驶？呵呵 智驾最近的事故越来越多，快吹不下去了，这不是偶然的。因为这套架构之下，根本没法像水军吹嘘的那样——随着数据和算力的增加，问题和bug会自动解决。这样说的人，或者不懂，或者是真坏，呵呵。
例如最近苹果团队发了一个文（附图1），结论是“大模型”并没有真正学会推理。最简单的例子，把一些小学水平应用题中的主角从Alice改成Bob，大模型的“计算”正确率就可能显著下降。这说明大模型并不真正理解应用题的题意，而只是机械地死记硬背了若干应用题而已。而且死记硬背得非常蹩脚，连主角改名这个trick都能让大模型失控。这种水准的智能，跟智障有何区别呢，呵呵。 另外，最近最近nature也有一篇论文（附图2），看题目就一目了然了——“大模型不可靠”。 做语言应用这种对准确率的要求不那么高的任务，都错漏百出可用性很差。这样的架构去做对可靠性要求很高的自动驾驶？呵呵 智驾最近的事故越来越多，快吹不下去了，这不是偶然的。因为这套架构之下，根本没法像水军吹嘘的那样——随着数据和算力的增加，问题和bug会自动解决。这样说的人，或者不懂，或者是真坏，呵呵。