Latent Dynamics Inference

研究论文认为，大型语言模型（LLM）因序列预测的局限性而在通用人工智能（AGI）方面表现不佳

一篇新研究论文提出，大型语言模型（LLM）由于其序列预测的目标，在需要因果推理和长期规划的任务中存在根本性限制。作者提出了潜在动态推理（LDI）框架，将观察结果解释为环境潜在动态的证据。他们的实验环境Flux表明，能够明确访问潜在状态动态的智能体在长时程游戏中表现远超LLM，这表明鲁棒的推理需要的不只是序列预测。