伦斯勒理工学院 (Rensselaer Polytechnic Institute) 教授塞尔默·布林斯乔德 (Selmer Brinsjoder) 表示：对于法学硕士来说，任何需要明确可验证（或不可验证）推理的现实应用基本上都是不可能的。获得具有任何程度一致性的正确结果。人工智能和传统计算之间有一条清晰的界限：有些事情计算器可以在你的智能手机上完成，而法学硕士却无法做到——因为如果有人真的想确保你通过手机调用的计算结果是正确的，那么苹果最终可能会验证或伪造结果。

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局限性和理解 并非所有专 澳洲华人数据库 家都认为苹果公司论文中暴露的局限性同样存在问题。本研究中概述的局限性可能对法学硕士的实际应用影响不大。这是因为法学硕士的大多数实际应用。一家数据科学公司的人工智能负责人告诉路透社，不需要先进的数学推理。潜在的解决方案是存在的，例如针对特定领域进行微调或快速设计预训练模型。阿里云、阿里云等针对数学任务设计的专门模型，可以增强人工智能在需要严格逻辑思维的领域的能力。

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这场争论超出了数学范围，延伸到了一个基本问题：这些人工智能真的能理解任何东西吗？这个问题是机器认知讨论的核心。法学硕士对他们正在做的事情一无所知。例如，他们只是在存储的数据中寻找与该数据在统计上相似的亚语言模式。钱德拉穆利说，虽然他们连贯的答案可以造成理解的错觉，但绘制数据统计相关性的能力并不意味着他们真正理解他们正在执行的任务。这一见解凸显了区分复杂模式识别与人工智能系统的真正理解的挑战。

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首席执行官埃里克·布拉维克（Eric Blavik）承认目前的局限性，但看到了潜在的解决方案。大型语言模型不具备执行数学计 获得更多关注者 算的能力。他们不懂数学，他说。然而，他建议将法学硕士配对。专门的人工智能子系统可能会带来更准确的结果。布莱维克说，当与经过数学训练的专门人工智能子系统配合使用时，它们可以检索准确的答案，而不是根据为语言生成训练的统计模型生成答案。检索增强生成系统和多模态人工智能等新兴技术可以解决当前人工智能推理的局限性。

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不断发展的领域人工智能领域 巴哈马领先 持续快速发展，LL.M.表现出卓越的语言处理和生成能力。然而，他们在逻辑推理和数学理解方面的挣扎表明，要实现通用人工智能仍然需要做很多工作。仔细评估和测试人工智能系统仍然至关重要，特别是对于需要可靠推理的高风险应用程序。研究人员和开发人员可能会在微调、专门模型和多模式人工智能系统等方法中找到有希望的途径，以弥合当前人工智能能力和设想的强大通用智能之间的差距。