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Large language models: Technology, intelligence, and thought
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AI
DOI：10.1007/s42524-025-5004-3.png)
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摘要
En 中文
大型语言模型（LLMs）代表了通用智能领域的一种新型技术物种。其问题解决方法并非基于“第一原理”（逻各斯中心主义），而是通过从观测数据中进行经验学习。LLMs具备从海量数据中提取直观知识的能力，使其能够在面对复杂和动态场景时提供灵活且有效的解决方案。LLMs的通用智能特征主要体现在三个方面：在技术层面，它们展现出常识、深度推理、强泛化能力和自然的人机交互；在智能层面，它们表现出记忆驱动的核心特征、强大的数据驱动学习能力以及卓越的泛化能力；在思维层面，它们拥有高度类人的认知特质，如语境理解、类比和直觉推理。这些能力共同表明，LLMs能够适应广泛复杂且开放式的场景，与传统强调形式逻辑、定量分析和狭义问题结构的模型形成鲜明对比。因此，LLMs的兴起可能会推动人工智能理论和应用的显著转变，并可能重新定义智能系统在不确定和动态环境中如何进行决策、战略推理和语境理解。
Keyword:
large language models
technological characteristics
intelligence features
thinking patterns
general intelligence
期刊
IF:
7.7
论文数:
439
被引数:
1.5K
机构
引用论文
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