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MathVerse
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新研究探讨大语言模型推理、概念发现和知识处理
近期研究探索了大语言模型（LLMs）的内部工作机制和推理能力。研究正在调查LLMs如何处理超越线性假设的信息，检查内部概率与口头表达概率之间的耦合，并开发解释推理轨迹的框架。此外，研究人员正在评估LLMs处理多值关系的能力、它们对外部指导的选择性依赖以及它们对所有权概念的理解。
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新基准揭示AI在绘制几何图方面存在困难
一项名为“Solving Is Not Drawing”的新基准被引入，用于评估基础模型构建几何图的独特能力，这项技能与数学问题解决是分开的。该基准包含954个奥林匹克几何问题，每个问题都有一个用Asymptote代码渲染的相应图表。目前模型显示出显著的差距，在图表编译方面仅达到36.14%的成功率，表明强大的数学推理能力并不等同于准确的图表表示。