全球顶尖AI来考公，不会推理全翻车！致命缺陷曝光，被倒数5%人类碾压

主要观点总结

文章介绍了CMU团队针对公考行测中的逻辑推理题打造的挑战基准VisualPuzzles，实测发现顶尖大模型表现不佳，人类TOP选手却能接近满分。文章还提到了模型在纯逻辑推理方面的不足，以及现有多模态基准测试的问题。通过VisualPuzzles数据集，研究者揭示了三个不等式：知识不等于推理、更大的模型不等于更好的推理、更多的token不等于更好的推理。文章还分析了模型推理策略的差异和不足。

关键观点总结

关键观点1: VisualPuzzles挑战基准的提出及实测结果

CMU团队针对公考行测中的逻辑推理题打造了挑战基准VisualPuzzles，实测发现顶尖大模型表现不佳，人类TOP选手表现优秀。该基准旨在测试AI的推理能力，而非专业知识。

关键观点2: 现有模型的推理能力评估

当前的多模态基准测试往往混淆推理能力与领域专业知识，无法准确评估模型的通用推理能力。研究者通过VisualPuzzles数据集揭示了模型在纯逻辑推理方面的不足。

关键观点3: 三个关键的“不等式”

研究者通过VisualPuzzles数据集揭示了三个关键的不等式：知识不等于推理、更大的模型不等于更好的推理、更多的token不等于更好的推理。这些不等式强调了区分推理能力与领域专业知识的重要性，以及现有模型在逻辑推理方面的局限。

关键观点4: 模型的推理策略分析

文章分析了模型在解决逻辑推理题时采用的推理策略，包括分支推理和回溯验证等。研究发现，这些策略在某些情况下可能有效，但在纯逻辑推理任务中效果有限。

关键观点5: 模型在逻辑推理中的局限和未来方向

文章指出了模型在逻辑推理中的局限，包括对空间信息的理解不稳定、缺乏深层逻辑推理能力等。同时，文章也提出了未来的研究方向，包括如何强化模型的推理结构、设计新型网络或推理模块等。

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