Re: [問卦] 為啥AI解答不出國中幾何題？？

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QQ 很多人都在說AI根本沒獲利 現在AI軍備競賽都只是泡沫 在講真實情況前 先來簡單科普一下genAI這鬼玩意 genAI是自從foundation model這玩意興起後出現的一種顯學 大體而言就是透過用一堆野生資料 去做預訓練(pre-training) 使得這類模型 之後在做下游任務(有答案數據標籤) 可以透過少量資料 去做許多高效能任務

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看到Youtuber分享他購買的ChatGPT4好棒棒 可以截圖數學題目餵給ChatGPT4就立馬解答出來 於是阿肥我也花錢買一個月的ChatGPT4來玩看看 沒想到剛剛丟給他一道很基本的國一數學題 他同一道題目就可以連續解錯兩次

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1. 首先 , 蘋果是最沒資格說話的 先看看蘋果AI的鳥樣 2. 蘋果 : 人工智能不能思考 這句話有很大的問題 現在的AI主流是經由大量資料訓練

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OpenAI 最近推出了 GPT-o1，但很多人可能還沒意識到這件事的嚴重性。事實上，OpenAI 已經找到了一條通往 AGI（通用人工智慧）的階梯！這個新模型的關鍵在於，它已經整合了 ToT（思維樹）和 RL（強化學習），在大型語言模型（LLM）領域達到了類似 AlphaGo Zer o 的水準。 很多人以為 LLM 就是個「刷題機器」，記住了大量的資料，所以我們在人類記憶力上輸了

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不就是語言模型+題庫 題庫1000題不夠，那就10000題 一萬題不夠，那就10萬題 看你人的腦袋能裝多少題庫 拼的過嗎？ 但是對那些非一般性的

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首先啦，在公眾對於AI發展的看法，有個很有趣的現象。 就是只要AI會做了某件任務，就會直接說，這不需要"思考"。 譬如AI在二十幾年前打敗西洋棋棋王，後來華生也打敗益智節目的人類冠軍。 人們直覺反應就是這不是思考啦，西洋棋就是暴力算棋譜，益智節目背題庫就好啦。 到了十年前還有人認為AI永遠不可能擊敗人類棋王，因為圍棋不是硬靠算力可以暴力解的。

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其實現在 Senior 還在砍還真的跟 LLM 沒關係，主要是： - 疫情後一開始是為了經濟蕭條做準備，以及疫情間過度招募 - 最近還在砍很多都是縮減業務與成本、部門重整 - 資金流到 LLM 專案，其他軟體產品走維持路線 真的有因為 LLM 提高員工生產力而造成的裁員嗎？

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解決幻覺，不一定要從LLM解， 而是靠系統架構解。 例如，做一個問答系統，很多人減少幻覺是這樣做的： 0. 預先整理好QA問答資料集 (人工整理，或機器輔助整理)

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請教各位兩條電力系統題目 108關務三等第一題 解答1