主要观点总结
本文主要讨论了关于大型语言模型是否拥有推理能力的话题。文章提及了DeepMind新论文中介绍的一个模型，该模型无需依赖复杂的搜索算法或启发式算法就能达到国际象棋特级大师的水平。然而，这一结果引发了争议，一些人认为该模型的评估方法存在局限，且泛化能力存在问题。文章还回顾了人工智能在国际象棋领域的发展历程，并介绍了该论文的方法和数据集。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型推理能力的讨论
文章引发关于大型语言模型是否拥有推理能力的讨论，尤其是DeepMind新论文中的一个模型引发了广泛关注。
关键观点2: DeepMind模型的介绍与争议
DeepMind的模型无需依赖搜索算法就能达到国际象棋特级大师的水平，但这一结果引发了争议，评估方法和泛化能力受到质疑。
关键观点3: 人工智能在国际象棋领域的发展历程
文章回顾了人工智能在国际象棋领域的发展历程，包括早期系统与当代技术的差异。
关键观点4: 论文方法介绍和数据集
文章介绍了新论文中使用的数据集和方法，包括动作-值预测、状态-值预测和行为克隆等任务。
文章预览
机器之心报道 编辑：张倩、陈陈 最近一段时间，随着 OpenAI o1 模型的推出，关于大型语言模型是否拥有推理能力的讨论又多了起来。比如苹果在前段时间的一篇论文中指出，只要给模型一些干扰，最聪明的模型也会犯最简单的错误（参见《 给小学数学题加句「废话」，OpenAI o1 就翻车了，苹果新论文质疑 AI 推理能力 》）。这种现象被归结为「当前的 LLM 无法进行真正的逻辑推理；相反，它们试图复制在训练数据中观察到的推理步骤」。然而，事实真的是这样吗？谷歌 DeepMind 的一篇论文似乎得出了相反的结论。 最近，DeepMind 今年 2 月份的一篇论文在社交媒体上掀起了一些波澜。 关于该论文的早期报道。 这篇论文题为「Grandmaster-Level Chess Without Search」。文中介绍说，DeepMind 的研究者训练了一个参数量为 2.7 亿的 Transformer 模型，这个模型无需依赖复杂
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