MIT等高校研究揭示LLM存在严重推理缺陷 Gary Marcus断言纯LLM路径构建AGI已无可能

MIT、芝加哥大学与哈佛大学联合发表论文指出，大型语言模型（LLM）普遍存在“波将金式理解”问题，即虽能正确定义概念，但在实际应用中频繁出错，暴露出深层次的概念不一致性。研究构建了涵盖多个领域的基准测试，结果显示即使顶级模型如 o3，在94.2%的情况下能正确定义概念，却在任务执行中表现骤降。Gary Marcus 表示，这标志着基于纯LLM实现AGI的路径面临根本性挑战。
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