AITOP

5月17日

09:37

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

精选63

著名数学家陶哲轩指出，当前大语言模型（LLM）的训练和运行主要依赖线性代数、矩阵乘法和微积分，这些是本科生就能掌握的数学工具。然而，真正令人困惑的是为什么这些模型在某些任务上表现出色，而在其他任务上却失败，且无法提前预测。他认为，自然文本介于完全随机和完全结构化之间，而数学对中间状态的理解非常薄弱，类似于物理学在原子和连续介质之间的介观尺度面临的挑战。因此，尽管我们能描述LLM的机制，但无法解释能力跃迁或给出可靠的任务级预测。

论文 LLM 数学基础可解释性陶哲轩模型行为

推荐理由：陶哲轩点出了AI领域最核心的认知盲区——我们能用简单数学造出强大模型，却无法解释其行为，做AI研究或应用的开发者看完会重新思考“理解”的含义。