苹果AI新发现：大型语言模型推理“不靠谱”？

近日，苹果的人工智能研究团队在 arXiv 上发表了一项重磅研究，揭示了大型语言模型在推理能力上的致命缺陷。这项研究对一系列领先的语言模型进行了深入评估，包括来自 OpenAI、Meta 等知名公司的模型，结果却发现这些模型在处理数学推理任务时竟然如此脆弱。

研究发现，问题措辞的细微变化就能导致这些语言模型的性能出现巨大波动。这意味着，在需要逻辑一致性的场景中，这些模型的表现将变得极不可靠。苹果团队通过测试发现，在问题中添加一些不相关的信息，竟然能导致模型给出完全不同的答案，这一结果让人大跌眼镜。

值得注意的是，这一问题并非个例，而是普遍存在于所有测试的模型中。无论是较小的开源版本如 Llama，还是专有模型如 OpenAI 的 GPT-4，在面对输入数据中看似无关紧要的变化时，都表现出了显著的性能下降。这一发现无疑给人工智能领域带来了新的挑战和思考。

针对这一问题，苹果团队提出了一个可能的解决方案：将神经网络与传统的基于符号的推理（神经符号人工智能）相结合。这一建议为未来的研究提供了新的思路，也让我们对人工智能的未来发展充满了期待和想象。

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