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当AI学会“思考”：自回归生成的奇迹与困境（ai逻辑简单理解）
摘要： 当前大语言模型（如GPT系列）通过自回归生成机制实现对话能力，即逐词预测并拼接文本，但缺乏真正的理解与意识。AI的"推理"本质是模仿训练数据中的逻辑表达模式，而非真实思考；其"创造力"受限于概率分布，难以突破已有组合。尽管能生成流畅回答，模型仍是统计模式的复现工具。未来突破需结合混合架构、神经符号系统或具身智能，以弥补自回归范式的局限。AI作为人类能
当AI学会“思考”：自回归生成的奇迹与困境（ai逻辑简单理解）
摘要： 当前大语言模型（如GPT系列）通过自回归生成机制实现对话能力，即逐词预测并拼接文本，但缺乏真正的理解与意识。AI的"推理"本质是模仿训练数据中的逻辑表达模式，而非真实思考；其"创造力"受限于概率分布，难以突破已有组合。尽管能生成流畅回答，模型仍是统计模式的复现工具。未来突破需结合混合架构、神经符号系统或具身智能，以弥补自回归范式的局限。AI作为人类能
当AI学会“思考”：自回归生成的奇迹与困境（ai逻辑简单理解）
摘要： 当前大语言模型（如GPT系列）通过自回归生成机制实现对话能力，即逐词预测并拼接文本，但缺乏真正的理解与意识。AI的"推理"本质是模仿训练数据中的逻辑表达模式，而非真实思考；其"创造力"受限于概率分布，难以突破已有组合。尽管能生成流畅回答，模型仍是统计模式的复现工具。未来突破需结合混合架构、神经符号系统或具身智能，以弥补自回归范式的局限。AI作为人类能
到底了