-
引起人工疑问可显着提高AI数学精度
当AI研究人员谈论数学推理时，他们通常专注于扩展 - 更大的模型，更多参数和较大的数据集。但是在实践中，数学能力并不是关于模型的计算多少。实际上，这是关于机器是否可以学会验证自己的工作，因为至少90%的推理错误来自自信地说明错误的中间步骤的模型。
当AI研究人员谈论数学推理时，他们通常专注于扩展 - 更大的模型，更多参数和较大的数据集。但是在实践中，数学能力并不是关于模型的计算多少。实际上，这是关于机器是否可以学会验证自己的工作，因为至少90%的推理错误来自自信地说明错误的中间步骤的模型。
