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苹果研究人员质疑 AI 的推理能力：简单数学问题稍作改动就会答错
近年来，人工智能（AI）在各个领域取得了显著的进展，其中大型语言模型（LLM）能够生成人类水平的文本，甚至在某些任务上超越人类的表现。然而，研究人员对 LLM 的推理能力提出了质疑，他们发现这些模型在解决简单的数学问题时，只要稍加改动，就会犯错误，这表明它们可能并不具备真正的逻辑推理能力。图源 Pexels周四，苹果公司的一组研究人员发布了一篇名为《理解大型语言模型中数学推理的局限性》的论文，揭示 LLM 在解决数学问题时容易受到干扰。
图神经网络准确预测无机化合物性质，加速固态电池的设计
编辑/绿萝大规模从头计算与结构预测的进步相结合，在无机功能材料的发现中发挥了重要作用。目前，在无机材料的广阔化学空间中，只发现了一小部分。实验和计算研究人员都需要加速探索未知的化学空间。来自美国国家可再生能源实验室（NREL）、科罗拉多矿业学院和伊利诺伊大学的研究人员展示了一种可以准确预测无机化合物性质的机器学习方法。展示了基态（GS）和更高能量结构的平衡训练数据集，对使用通用图神经网络（GNN）架构准确预测总能量的重要性。该研究可加速固态电池的设计。该研究以「Predicting energy and stabi
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