Webtagr - 科技资讯摘要

大型语言模型：理解世界还是操纵符号？

2025-06-04

本文探讨了大型语言模型（LLM）的局限性。作者认为，尽管LLM在语言任务中表现出色，但这并不代表它们真正理解世界。LLM更擅长通过预测下一个token来学习一系列启发式算法，而非构建完整的世界模型。真正的AGI需要对物理世界有深刻的理解，而目前的LLM缺乏这种能力。作者批判了将多种模态简单堆叠以构建AGI的策略，并建议未来的研究应更关注具身认知和环境交互。

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AI 具身认知

本文探讨了大型语言模型（LLM）究竟是学习了世界模型还是仅仅是表面统计数据。作者以训练一个只学习奥赛罗棋谱的GPT模型（Othello-GPT）为例，发现该模型不仅能生成合法的棋步，其内部表征还展现出与棋盘结构相似的几何形状。通过一种名为“探针”的技术，作者发现训练后的Othello-GPT的内部表征包含了棋盘状态信息。此外，通过干预模型的中间激活，作者可以控制模型的预测，这表明模型确实在利用其内部的世界模型进行预测。最后，作者提出了一种名为“基于干预的归因”的方法，用于解释模型的预测，并生成了“潜在显著性图”，展示了模型是如何根据棋盘状态进行预测的。

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Financial Market Applications of LLMs

2024-04-20

该网站探讨了大型语言模型 (LLM) 在金融市场中的应用方式，着重于预测分析、自然语言处理和金融建模。本文提供了 LLM 在金融领域实际应用的案例，并讨论了潜在的挑战和未来发展方向。

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大型语言模型：理解世界还是操纵符号？

大型语言模型：世界模型还是表面统计？

Financial Market Applications of LLMs