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Thore Graepel质疑大语言模型推理机制
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AI 综述
10月2日，MIT Technology Review报道，Thore Graepel主张，大语言模型的思维链仍依赖下一token预测，不具备AlphaGo那样独立的搜索推理机制。他指出，当前模型通常缺少明确、持久且可检查的知识状态，知识与推理相互交织，生成的思维链也可能无法忠实反映得出答案的路径。针对这些问题，他提出借鉴AlphaGo，将神经模型提出的候选步骤与独立评估机制结合，只有在证据支持时更新信念，使结论建立在可审计的证据、推理和信念修订过程之上。
AI 根据报道生成 · 19 小时前更新
最新进展10月2日 16:00
Graepel提出结合神经模型与独立评估机制，以可审计证据支持推理和信念更新。报道时间线
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10月2日
- MIT Technology Review · AIThore Graepel：别被迷惑，大语言模型并不真正推理
Thore Graepel 主张，大语言模型的思维链仍依赖下一 token 预测，不具备 AlphaGo 那样独立的搜索推理机制。他指出，当前模型通常缺少明确、持久且可检查的知识状态，知识与推理相互交织，生成的思维链也可能无法忠实反映得出答案的路径。他提出借鉴 AlphaGo，将神经模型提出的候选步骤与独立评估机制结合，只有在证据支持时更新信念，使结论建立在可审计的证据、推理和信念修订过程之上。
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