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Español(ES) [Spanish] Por qué un agente de IA no calcula probabilidades (aunque debería, en teoría)

大型语言模型AI代理绕过复杂的概率计算，尽管存在理论框架

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

用作AI代理的大型语言模型（LLM）本身不计算概率，尽管像部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）这样的理论框架表明它们应该这样做。虽然POMDPs为不完全信息下的决策提供了数学模型，并使用贝叶斯定理根据新观察更新信念，但基于LLM的代理通常不执行这些复杂的计算。精确求解POMDPs的计算成本使其不适用于实际应用，导致LLM代理依赖于不同、不太严谨的决策方法。 AI

影响 突显了理论AI决策模型与当前LLM代理能力之间的差距，为未来的研究和开发提供了潜在领域。

排序理由 该条目讨论了理论框架及其在当前AI代理技术中的应用（或缺乏应用）。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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大型语言模型AI代理绕过复杂的概率计算，尽管存在理论框架

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 Español(ES) · Christian Gonzales Komiya ·

    为什么人工智能代理不计算概率（尽管理论上它应该这样做）

    <p>Cada vez que alguien explica cómo "piensan" los agentes de IA basados en LLM, tarde o temprano aparecen tres palabras que suenan intimidantes: <strong>POMDP</strong>, <strong>belief state</strong> y <strong>regla de Bayes</strong>. La buena noticia es que, detrás de la notació…

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