Minotaur 不用語言模型與 GPU 完成演繹歸納等推理
Minotaur 這套不依賴語言模型、也不用 GPU 的 AI 架構，能完成演繹、歸納、溯因、診斷、實驗選擇與信念修正等多種推理，全部由單個網路、單個普通 CPU 核心完成，每題約 0.25 秒。在由從未看過其程式碼的人設計的盲測中，它在一道“提問會改變證人記憶”的警方訊問推理題，以及僅憑資料學習、診斷和預測系統兩項上，與當前語言模型表現持平。文章還回顧了邏輯理論家、通用問題求解器、專家系統、Prolog 與日本第五代計算機專案等前語言模型路線各自的止步之處。
給出無語言模型、無 GPU 的架構在人工盲測中與語言模型持平的對比結果，以及單 CPU 核心每題約 0.25 秒的數字，對關注非 LLM 推理路線與低成本部署的讀者有參考價值。
原標題：Achieving AI-style reasoning without an LLM
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| 評分 | 50 / 62（平均 56，門檻 76） |
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| 狀態 | 未入選 |
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