#常识推理

想知道微调后的机器人模型到底还记不记得常识？这篇论文用动作答题的方式测了7个VLA，发现简单概念还行，复杂知识掉得厉害。

这项研究挑战了“人类推理基于抽象模型”的传统观点，对AI开发者和认知科学家都有启发——如果你关心LLM为何会犯“愚蠢”错误，或者想理解人类推理的底层机制，这篇论文值得一读。

通过概率建模处理常识变异，PACS提升了神经符号推理的鲁棒性，对增强LLM在开放世界推理中的常识能力有实际价值。