🎤 爲偶像應援 · Gate送你直達 Token of Love! 🎶
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泫雅 / SUECO / DJ KAKA / CLICK#15 —— 你最期待誰?快來一起應援吧!
📌 參與方式(任選,參與越多中獎幾率越高!)
1️⃣ 本帖互動
點讚 & 轉發本帖 + 投票你最愛的藝人
評論區打出 “我在 Gate 廣場爲 Token of Love 打 Call !”
2️⃣ 廣場發帖爲 TA 打 Call
帶上 #歌手名字# + #TokenOfLove#
發帖內容任選:
🎵 最想現場聽到的歌 + 心情宣言
📣 應援口號(例:泫雅女王衝鴨!Gate廣場全員打 Call!)
😎 自制表情包/海報/短視頻(加分項,更容易中獎!)
3️⃣ 推特 / 小紅書發帖打 Call
同樣帶上 #歌手名字# + #TokenOfLove#
內容同上,記得回鏈到表單 👉️ https://www.gate.com/questionnaire/7008
🎟️ 獎勵安排
廣場優質發帖用戶:8張門票
廣場幸運互動用戶:2張門票
Twitter 優質發帖用戶:5張門票
小紅書優質發帖用戶:5張門票
📌 優質帖文將根據文章豐富度、熱度、創意度綜合評分,禁止小號水貼,原創發帖更易獲獎!
🕒 8
蘋果研究人員:主流AI模型仍無法達到AGI期望推理水平
Gate News bot 消息,蘋果研究人員在 6 月份發表的一篇名爲《思考的幻覺》的論文中指出,領先的人工智能 (AGI) 模型在推理方面仍存在困難,因此,開發通用人工智能 (AGI) 的競賽仍任重道遠。
文章指出,主流人工智能大型語言模型 (LLM)(例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude)的最新更新已包含大型推理模型 (LRM),但其基本功能、擴展特性和局限性“仍未得到充分理解”。
目前的評估主要側重於既定的數學和編碼基準,“強調最終答案的準確性”。然而,研究人員表示,這項評估並未深入了解人工智能模型的推理能力,與通用人工智能僅需幾年就能實現的預期形成了鮮明對比。
研究人員設計了不同的益智遊戲,以超越標準數學基準來測試克勞德·桑奈(Claude Sonnet)、OpenAI 的 o3-mini 和 o1 以及 DeepSeek-R1 和 V3 聊天機器人的“思考”和“非思考”變體。
他們發現,“前沿的邏輯推理模型(LRM)在超過一定復雜度時會面臨準確率的徹底崩潰”,無法有效地泛化推理,而且其優勢會隨着復雜度的上升而消失,這與人們對通用人工智能(AGI)能力的預期相反。
消息來源:Cointelegraph