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- 當我還年輕時，我的夢想工作是當一名代課老師——你可以走進課堂，分享任何你想要的有趣話題，並且完全不需要負責遵循教學大綱。😂
我想，作爲一名常規客座講師是我最接近實現那個童年夢想的方式。
公平地說，我從來沒有把這些講座當成真正的講座來準備。我研究單口喜劇。我寫自己的小品(好吧，也許不是那種來自Key & Peele的替代教師小品)， 然後我就開始表演。
因爲當我還是學生的時候，我只記得兩種類型的講座：
🤣 最有趣的類型。
😪 而且是最無聊的那種(不過是出於所有錯誤的原因)。
而且你甚至不需要像《死亡詩社》中羅賓·威廉姆斯那樣迷人。你只需要比普通大學講師更幽默一些。
再次感謝Nathaniel Chan給予我機會與香港大學/復旦大學聯合IMBA項目的研究生們交流。
我從來沒有真正覺得自己有資格教學，但我總是確保自己有資格分享。
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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