LLM "reasoning" continues to be deeply flawed
3 months ago
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- 尽管投入巨大，大型语言模型（LLMs）仍存在显著的推理缺陷。
- 包括知名学者在内的批评者长期指出深度学习在推理和抽象思维方面的局限性。
- 加州理工学院和斯坦福大学的最新综述详细列举了当前LLMs普遍存在的推理失败案例。
- 硅谷往往对这些批评不以为然，反而鼓吹关于通用人工智能（AGI）的不切实际的预期。
- 该论文建议探索LLMs的替代方案，而非一味依赖现有模型的规模扩张。