摘要：
在与狼队的比赛中打入一球后萨拉赫利物浦生涯已在英超直接参与球这使得他追平阿圭罗位列代表单一球队英超直接参与进球榜第六自年夏天加盟利物浦以来萨拉赫已经代表利物浦在英超出场次打入球送出... 在与狼队的比赛中打入一球后，萨拉赫利物浦生涯已在英超直接参与231球，这使得他追平阿圭罗，位列代表单一球队英超直接参与进球榜第六。自2017年夏天加盟利物浦以来，萨拉赫已经代表利物浦在英超出场256次，打入159球，送出72次助攻，直接参与231球。
IT之家 10 月 12 日消息，近年来，人工智能（AI）在各个领域取得了显著的进展，其中大型语言模型（LLM）能够生成人类水平的文本，甚至在某些任务上超越人类的表现。然而，研究人员对 LLM 的推理能力提出了质疑，他们发现这些模型在 简单的数学问题时，只要稍加改动，就会犯错误，这表明它们可能并不具备真正的逻辑推理能力。
周四，苹果公司的一组研究人员发布了一篇名为《理解大型语言模型中数学推理的局限性》的论文，揭示 LLM 在 数学问题时容易受到干扰。IT之家注意到，研究人员通过对数学问题的微小改动，例如添加无关的信息，来 LLM 的推理能力。结果发现，这些模型在面对这样的变化时，其表现急剧下降。
例如，当研究人员给出一个简单的数学问题：“奥利弗星期五摘了 44 个奇异果，星期六摘了 58 个奇异果。星期日，他摘的奇异果是星期五的两倍。奥利弗一共摘了多少个奇异果？”时，LLM 能够正确地计算出 。然而，当研究人员添加一个无关的细节，“星期日，他摘的奇异果是星期五的两倍，其中 5 个比平均小。”时，LLM 的回答却出现了错误。例如，GPT-o1-mini 的回答是：“... 星期日，其中 5 个奇异果比平均小。我们需要从星期日的总数中减去它们：88（星期日的奇异果） - 5（较小的奇异果） = 83 个奇异果。”
上面只是一个简单的例子，研究人员修改了数百个问题，几乎所有问题都导致模型的回答成功率大幅下降。
研究人员认为，这种现象表明 LLM 并没有真正理解数学问题，而是仅仅根据训练数据中的模式进行预测。但一旦需要真正的“推理”，例如是否计算小的奇异果，它们就会产生奇怪的、不合常理的结果。
这一发现对 AI 的发展具有重要的启示。虽然 LLM 在许多领域表现出色，但其推理能力仍然存在局限性。未来，研究人员需要进一步探索如何提高 LLM 的推理能力，使其能够更好地理解和 复杂的问题。
