最近的一项分析表明，大型语言模型（LLMs）在发展结晶智能（涉及从数据中学习模式）方面表现出色，但在流畅智能（以一般推理和适应性为特征）方面却明显滞后。这种区别意味着，虽然大型语言模型可以在特定、数据丰富的任务（如标准化考试）上表现良好，但如果流畅智能的发展仍然是一个瓶颈，它们在迈向通用人工智能（AGI）的道路上可能会比预期慢。作者认为，未来人工智能的进展可能更多地依赖于专门的数据收集和生成，而不是简单地扩展当前的大型语言模型架构。 AI
影响 表明人工智能的进展可能比预期慢，取决于流畅智能的发展，而不是仅仅扩展数据。
排序理由 这是一篇评论文章，讨论大型语言模型的智能性质及其对人工智能进展的影响，而不是关于发布、事件或产品的实际报告。
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