你以为AI什么都知道?大模型正在“一本正经地胡说八道”

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1. AI 为什么会一本正经地胡说八道?聊聊大模型幻觉的来龙去脉

2. 别再让大模型“一本正经地胡说八道”了,它缺的是一张“本体”地图

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15. 强烈推荐论文Recursive Self-Improvement 论文提出了一种名为 Meta^n 的方法,用于实现大语言模型智能体的递归自我改进(Recursive Self-Improvement through Emergent Depth) 背景与痛点 传统的自我改进型大语言模型智能体通常只优化答案,而不优化生成答案的过程。现有的元级别(meta-level)系统为了保持固定,其编辑机制必须保留一部分不被修改,这导致其元深度(meta-depth)通常被限制在二左右。 方法介绍 论文提出了 Meta^n,它使用一个固定且对输入进行递归的单一通用元操作(Ω)。该操作会重复应用于自身的产物,读取求解器的运行轨迹以及生成该轨迹的代码,然后编写下一个图层、预处理程序和可调用辅助函数库。由于该元操作保持不变,因此不会破坏系统稳定性;同时由于其输入不断增长,每一层都能以比上一层更高的视角运行。深度是由收敛性而非预先设定决定的,并且通过演化档案来搜索图层链。 实验结果 在所有八个模型家族中,Meta^n 的表现均优于先前的自我改进智能体。其中最显著的例子是 ARC-AGI-2(专门用于抵御技能记忆),Meta^n 是唯一得分大于零的系统。消融实验表明,递归的大部分动力来自于每一层传递给下一层的条件作用,并且随着深度的增加,即使没有人工提示的规定,图层角色也会自然涌现 #ai

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