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Ernest Davis
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分析揭示有影响力的METR AI时间跨度图存在严重错误
Transformer上发布的Nathan Witkin的最新分析发现，被广泛引用的METR AI时间跨度图存在许多严重错误。这些缺陷包括猜测的人类基线数据、通过按小时支付工资来激励更长的任务完成时间、有偏见的人类基准测试者样本，以及潜在的测试-训练数据污染。分析得出结论，该图表存在太多问题，无法得出有意义的结论，应被舍弃，以支持更可靠的信息。
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Chess-GPT 模型学习世界模型，可通过操纵改变其技能水平
研究人员探索了对一个为国际象棋而训练的语言模型（称为 Chess-GPT）进行干预的方法。通过操纵模型对棋盘状态和玩家技能的内部表征，他们证明了这些表征与模型的输出之间存在因果关系。这项工作回应了关于大型语言模型是否拥有真正世界模型还是仅仅学习表面模式的怀疑，表明有针对性的编辑可以影响模型的棋力水平和走子生成。