from ScienceDaily
研究者たちは、生成AIモデルが、ニューヨーク市の正確な内部地図を形成することなく、正確なターン・バイ・ターンの運転指示を提供できることを発見した。この研究は、これらのモデルが世界に関する一般的な真理を学習しているという考え方に疑問を投げかけるものである。
研究チームは、決定論的な有限オートメーションに焦点を当て、モデルの世界モデルをテストするための新しい測定基準を開発した。驚いたことに、ランダムに生成されたデータで訓練されたトランスフォーマーは、より正確な世界モデルを形成した。
研究チームは、これらのモデルが実世界での応用において首尾一貫した世界モデルを持っているかどうかを理解することの重要性を強調している。この研究は、様々な文脈における生成AIモデルの展開に示唆を与えるものである。
*Disclamer:本キュレーションはScienceDailyからピックおよび自動生成されました。正確な内容や詳細を知りたい方はリンク先の元コンテンツをご覧ください。
Curated. ニュースレター