AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」在思维节奏这件事上，人类早已形成一种独特而复杂的模式。
来自主题: AI技术研报
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在思维节奏这件事上，人类早已形成一种独特而复杂的模式。
现有的语言大模型（LLMs）在复杂指令下的理解和执行能力仍需提升。
在当今科技飞速发展的时代，机器人在各个领域的应用越来越广泛，从工业生产到日常生活，都能看到它们的身影。然而，现代机器人导航系统在多样化和复杂的室内环境中面临着诸多挑战，传统方法的局限性愈发明显。
大语言模型（LLM）能力提升引发对潜在风险的担忧，洞察其内部“思维过程”、识别危险信号成AI安全核心挑战。
在 3D 重建领域，无论是 NeRF 还是最新的 3D Gaussian Splatting（3DGS），在生成逼真新视角时仍面临一个核心难题：视角一旦偏离训练相机位置，图像就容易出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影，严重影响实际应用。
大语言模型在数学证明中常出现推理漏洞，如跳步或依赖特殊值。斯坦福等高校团队提出IneqMath基准，将不等式证明拆解为可验证的子任务。结果显示，模型的推理正确率远低于答案正确率，暴露出其在数学推理上的缺陷。
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关于大模型产生幻觉这个事，从2023年GPT火了以后，就一直是业界津津乐道的热门话题，但始终缺乏系统性的重磅研究来深入解释其根本机制。今天，伯克利的研究者们带来一个重要研究成果：让基于Transformer架构的语言模型产生幻觉的机制，恰恰也是让它们拥有超强泛化能力的关键。这就像是一枚硬币的两面，您想要哪一面，就得接受另一面的存在。
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