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我对当前大型语言模型（LLMs）中“推理”的定义和测量之难感到沮丧。<p>这篇文章认为，问题在于结构而非认知：LLMs并不处于一个陈述能够持续存在、约束未来行为或产生后果的世界中。<p>我展示了一个最小的、可重复的演示，任何人都可以在商业LLM会话中运行。相同的模型，相同的问题——唯一的区别是在开始时添加了一个“世界”声明。<p>在这个最小的约束下，观察到的行为立即发生变化： - 位置漂移减少 - 自动反转减少 - 判断更加保守 - 拒绝退出定义的世界<p>这并不意味着LLMs会思考、推理或接近通用人工智能（AGI）。它仅仅表明，在没有一个世界的情况下，推理类属性甚至无法被测量。<p>完整的文章（包含公开会话记录）： https://medium.com/@kimounbo38/llms-dont-lack-reasoning-they-lack-a-world-0daf06fcdaeb?postPublishedType=initial