Conformal Thinking

研究发现，大型语言模型和人类在解决问题策略上存在分歧 · 已追踪 7 个来源

新研究表明，尽管人类和大型语言模型（LLMs）都会根据问题的难度调整解决时间，但其内部机制却存在显著差异。人类倾向于放弃那些他们认为困难或可能出错的问题，而大型语言模型则会在更难的问题上花费更多的计算资源，但这常常导致错误。这种“审议分配”上的分歧表明，大型语言模型在困难任务上延长处理时间源于不确定性，而非像人类那样进行战略性投入。