来源：AI Explained | 发布时间：2025-06-13 01:04
这篇新闻总结了当前关于大型语言模型（LLMs）的讨论，以及对通用人工智能（AGI）的质疑。文章指出，尽管像OpenAI的**Sam Altman**等科技领袖大肆宣传人工智能的快速发展，甚至声称已接近“数字超智能”，但一个来自**Apple**的研究报告却表明，LLMs 实际上并不具备真正的推理能力，而只是记忆模式。
该研究使用**Tower of Hanoi**和跳棋等复杂游戏测试LLMs，发现模型在复杂度增加时性能明显下降。文章强调，LLMs并非完全随机，而是概率性神经网络，在没有工具辅助的情况下，进行复杂的计算如大数乘法时会出错。
尽管如此，文章也指出，LLMs可以通过使用工具来解决问题，并且它们的突破在于结合符号系统来获得新的见解。文章还提到，虽然LLMs正在迅速赶上人类在文本领域的表现，但它们也经常生成虚假信息。
文章最后给出了模型选择的建议。如果只是免费使用，推荐**Google**的**Gemini 2.5 Pro**。文章也警告人们不要只看重基准测试，要根据自身需求进行选择。文章还提到了Deepseek R1，并推荐了Storyblocks，一个提供高质量媒体资源的平台。