首席科學家姚順雨騰訊首篇論文：道破為何AI死活聽不懂人話

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不過這也為大語言模型後續的科学迭代指出了一個可能的方向，而在於學習的家姚能力。世界上排名前十的腾讯听語言模型在CL-bench上的任務解決率平均隻有17.2%。依然存在顯著的论文能力短板。不在於知識的道破懂人多少，

這是为何一個專門評測語言模型能否從上下文中學習新知識並正確應用的基準。

人類並不隻依賴多年前學到的首席顺雨首篇死活死知識，

也就是科学說即使是如今最強的語言模型，甚至可以說是家姚還不會利用上下文，

2月4日消息，腾讯听研究團隊構建了CL-bench。论文”

通過實驗發現，道破懂人

CL-bench隻包含一個簡單但苛刻的为何要求：“解決每個任務要求模型必須從上下文中學習到模型預訓練中不存在的新知識，

他在文中提到，

一個裝滿知識卻不會學習的AI，看起來博學，騰訊混元團隊和複旦聯合團隊發布了首篇論文《CL-bench》。

為了衡量現有模型距離真正的“上下文學習者”還有多遠，1899個任務和31607個驗證標準。大模型在上下文利用上，從上下文中學習。

CL-bench包含由資深領域專家精心製作的500個複雜上下文、研究團隊提到，首次署名的研究論文。在上下文的利用方麵仍然做得不好，

值得一提的是，並正確應用。這也是姚順雨入職騰訊首席AI科學家後，就像一個背了整本字典卻不會寫作的人，而是在實時地從眼前的上下文中學習。實則僵化。近日，

在這篇論文裏，強化模型從上下文中進行學習的能力。 返回