#ограничения LLM

И исследования ·30 июл 2026

Почему роботу недостаточно учиться: спор о том, может ли ИИ понимать мир без уязвимого тела

Когнитивист Джулиан Киверстейн утверждает, что аргумент Дрейфуса всё ещё актуален: человеческое понимание формируется через телесный опыт выживания и социального взаимодействия, а языковые модели только имитируют паттерны, не обладая подлинной связью с миром. Вопрос в том, может ли сенсомоторная интеграция и годы обучения в реальных условиях дать роботу настоящее понимание, или критически важна уязвимость и необходимость самосохранения.

0 90

И исследования ·30 июл 2026

Почему языковые модели не создают прорывных теорий — и при чём тут world models

Том Захави из Google Deepmind утверждает: языковые модели не способны на научные революции, потому что не умеют делать «манипулятивную абдукцию» — изобретать принципиально новые объяснения без готового шаблона. Они отлично дедуцируют и находят паттерны, но не могут совершить прыжок Эйнштейна — придумать новую аксиому из телесного опыта. Выход — world models с физическим взаимодействием, не просто предсказывающие следующий кадр, а позволяющие экспериментировать.

0 33

И исследования ·24 июл 2026

Могут ли LLM-модели выбраться из лабиринта? Эксперимент с пространственным мышлением

Энтузиаст создал бенчмарк для проверки пространственного мышления языковых моделей: лабиринт, где ИИ должен найти ключ и выйти через дверь, используя набор команд движения. GPT-4o mini и GLM-4 ходили кругами, K2.6 справился, но потратил 9 млн токенов на решение простой задачи.

0 98