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原標(biāo)題：UC伯克利發(fā)現(xiàn)GPT-4驚人缺陷：兒童從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)因果，LLM卻不行

關(guān)鍵字：研究人員,工具,模型,因果,兒童

文章來(lái)源：新智元

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：9208字

內(nèi)容摘要：新智元報(bào)道編輯：拉燕【新智元導(dǎo)讀】最近，UC伯克利的一項(xiàng)研究揭示了LLM和小孩子們?cè)谡J(rèn)知上的一項(xiàng)重要差別——?jiǎng)?chuàng)造新的因果結(jié)構(gòu)的能力。大家有沒(méi)有想過(guò)一個(gè)問(wèn)題，LLM和小朋友們，有什么差別？你可能會(huì)說(shuō)，LLM有那么多訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)了那么多次微調(diào)，還不全方位秒殺小朋友們？但是，最近UC伯克利的一篇論文卻顯示，LLM和孩童相比，欠缺了一項(xiàng)很重要的能力。那就是——從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)因果結(jié)構(gòu)的能力。當(dāng)然了，研究人員們也并不是一點(diǎn)兒招沒(méi)有，RLHF在某種程度上可以解決這個(gè)問(wèn)題。但是解決的邏輯，卻和孩子們學(xué)習(xí)完全不同。LeCun也是轉(zhuǎn)發(fā)了這篇研究，并配文「那些孩子們可以，LLM卻做不到的事。」LLM究竟擬人嗎首先，我們知道，關(guān)于大型語(yǔ)言模型和語(yǔ)言與視覺(jué)模型的討論，主要集中在這些模型是否是智能體上。而UC伯克利的研究人員則提出了一個(gè)不同的觀點(diǎn)。他們認(rèn)為，這些AI模型是高效和強(qiáng)大的模仿引擎。接著他們通過(guò)測(cè)試這些A…

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作者微信：AI_era

作者簡(jiǎn)介：智能+中國(guó)主平臺(tái)，致力于推動(dòng)中國(guó)從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對(duì)人類社會(huì)與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國(guó)新智能時(shí)代。