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機器之心● 精選10/4 12:38AI 評分68

AlphaGo 核心作者稱 LLM 不會推理，離開 DeepMind 創業

AlphaGo 核心作者 Thore Graepel 在 MIT Technology Review 發文稱 LLM 不會推理，並已離開 Google DeepMind 創業做可審計的機器推理。他指出 AlphaGo 第 37 手是策略網路加搜尋機制的結果，而 LLM 的思維鏈仍只是預測下一個 token，缺少可檢查的認知狀態、知識與推理的分離，且常事後編造解釋。Yann LeCun 表示讚賞，認為真正推理必須涉及搜尋。

研究商業 LLM 推理 AlphaGo 思維鏈 scaling 可審計推理

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量子位● 精選10/1 16:06AI 評分72

何愷明團隊提出 NAT-ARC，純視覺方案解 ARC 達 70.2%

何愷明團隊發布 NAT-ARC，用 ImageNet 上 MAE 預訓練的視覺編碼器解 ARC 抽象推理題，最佳單模型（0.6B 引數）在 ARC-1 上 pass@2 達 63.4%，整合後 70.2%。該方法不依賴 LLM，預訓練階段不使用 ARC 格子，僅複用 MAE 公開 checkpoint，測試時對每題做 LoRA 微調。論文稱這是純視覺方案首次逼近專用 LLM 系統水平，並顯示預訓練打通了視覺路線的 scaling 瓶頸。

研究 ARC NAT-ARC MAE 視覺推理預訓練

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