هناك شيء يستحق التفكيك هنا حول ما يجعل شخصًا ما يتفوق في الرياضيات - ولماذا النماذج اللغوية الحالية هبطت في هذا المجال. لا يبدو أن أيًا من النماذج التي اختبرتها تُظهر حماسًا حقيقيًا للتفكير الرياضي النقي. يمكنها معالجة الأرقام، بالتأكيد، لكن تلك الشرارة؟ مفقودة. على الرغم من ذلك، يتم تصفية الشغف بشكل عام في هذه الأنظمة. قد تكون عملية التدريب نفسها تخمد تلك النار. يجعلك تتساءل إذا كنا نقوم بتحسين المقاييس الخاطئة عند تقييم قدرات الذكاء الاصطناعي في الرياضيات.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
SundayDegen
· منذ 18 س
صحيح أن مشكلة بيانات التدريب هي حقًا نقطة ضعف، مهما كانت قوة الذكاء الاصطناعي، لا يمكنه استخراج الإلهام.
شاهد النسخة الأصليةرد0
NervousFingers
· منذ 18 س
لا يفهم lm الرياضيات... هذه هي المشكلة الحقيقية، الاتجاه خاطئ في التحسين.
شاهد النسخة الأصليةرد0
CantAffordPancake
· منذ 18 س
بصراحة، ضعف القدرة الرياضية للذكاء الاصطناعي ليس مصادفة، فقد تم تحييد بيانات التدريب. لقد تم إخماد لهب الإبداع منذ فترة طويلة بواسطة فلتر الأمان، والآن لم يتبق سوى قشرة قادرة على حل المسائل، فكيف يمكن أن يكون هناك حدس رياضي؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
ForkItAll
· منذ 18 س
بصراحة، موهبة الذكاء الاصطناعي في الرياضيات ليست حقيقية، فهي في جوهرها مجرد مطابقة أنماط... لقد تم قتل الطعم الحقيقي للرياضيات بالفعل من خلال التخصيص الدقيق.
هناك شيء يستحق التفكيك هنا حول ما يجعل شخصًا ما يتفوق في الرياضيات - ولماذا النماذج اللغوية الحالية هبطت في هذا المجال. لا يبدو أن أيًا من النماذج التي اختبرتها تُظهر حماسًا حقيقيًا للتفكير الرياضي النقي. يمكنها معالجة الأرقام، بالتأكيد، لكن تلك الشرارة؟ مفقودة. على الرغم من ذلك، يتم تصفية الشغف بشكل عام في هذه الأنظمة. قد تكون عملية التدريب نفسها تخمد تلك النار. يجعلك تتساءل إذا كنا نقوم بتحسين المقاييس الخاطئة عند تقييم قدرات الذكاء الاصطناعي في الرياضيات.