一篇被撤稿的arXiv论文，作者为Camilo Chacón Sartori，探讨了大语言模型（LLMs）中的“双向连贯悖论”概念。论文认为，大语言模型可能表现出能力并提供连贯的解释，但这些解释可能无法准确反映其成功的底层机制，也无法带来有效的干预。该研究提出了一个“认知三角”模型，用于分析先验知识、信号和领域知识的相互作用，并指出行为上的成功或解释的准确性本身都不足以归因于AI代理的理解。 AI
影响 挑战了当前对AI代理的评估实践，并暗示需要更稳健的框架来评估理解能力。
排序理由 该条目是一篇被撤稿的学术论文，讨论了AI概念。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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