AI推理能力的惊人缺陷揭晓！

在当今快速发展的人工智能世界中，机器学习模型，特别是大型语言模型（LLMs）的推理能力备受关注。最近，苹果公司的AI研究团队发表了一篇引人瞩目的论文，揭示了这些模型在数学推理方面的显著局限性。论文中的一个简单数学问题展示了这一点：奥利弗星期五摘了44颗猕猴桃，星期六又摘了58颗，而星期天他摘的数量是星期五的两倍。显而易见，答案是44加58再加上星期天的88颗，总共190颗猕猴桃。虽然大型语言模型在某些算术问题上表现尚可，但当无关信息被加入时，情况就变得复杂。例如，若问题中提到星期天有5颗猕猴桃较小，这个小干扰竟导致最先进的LLMs给出错误答案，显示出它们并未真正理解问题本质。这一研究结果强调了LLMs在处理复杂逻辑推理时的脆弱性，尽管它们在语言生成方面表现出色。更让人震惊的是，这种情况即使是一些简单的数学推理也会遭遇挑战。

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