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和第一篇文章恰恰相反，属于一盆冷水浇头上。 Q 大模型真的有推理能力，还是算力堆砌？ 众所周知，如果要实现AGI，仅仅会匹配是不行的，必须要有大于等于人脑的理解和推理能力。 现在大模型突飞猛进，号称推理能力大大增强，那么，它们究竟是有足够的推理能力能做题，还是超大数据库训练的结果呢？ 苹果的这篇论文似乎是反方，认为其只是超大算力叠出来的产物，如果碰到比较多的变形题就做不出来了，缺乏足够的推理能力。 【文末附最新论文翻译】 这篇题为「GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models」的论文，一作是 苹果机器学习研究工程师 Iman Mirzadeh，图灵奖得主 Yoshua Bengio 的弟弟 Samy Bengio 也是作者之一。 这里苹果引入了一个新的概念： GSM-Symbolic ，它可以根据 GSM8K 测试集创
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