ACL 2024论文盖棺定论：大语言模型≠世界模拟器，Yann LeCun：太对了

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机器之心报道 机器之心编辑部 如果 GPT-4 在模拟基于常识任务的状态变化时准确率都只有约 60%，那么我们还要考虑将大语言模型作为世界模拟器来使用吗？ 最近两天，一篇入选 ACL 2024 的论文《Can Language Models Serve as Text-Based World Simulators?》在社交媒体 X 上引发了热议，就连图灵奖得主 Yann LeCun 也参与了进来。 这篇论文探讨的问题是： 当前语言模型本身是否可以充当世界模拟器，并正确预测动作如何改变不同的世界状态，从而避免大量手动编码的需要呢 ？ 针对这一问题，来自亚利桑那大学、纽约大学、约翰斯・霍普金斯大学、微软研究院、 艾伦人工智能研究所等机构的研究者在「基于文本的模拟器」上下文中给出了他们的答案。 他们认为： 语言模型并不能作为世界模拟器使用 。比如，GPT-4 在模拟基于常识任务（如烧开水）的状态变化时，准确 ………………………………