在近期的討論中，Yann LeCun 指出，回答一個熟悉問題的過程與理解其背後的實際情況截然不同。他表示，儘管大型語言模型（LLM）能夠被訓練以正確回答各種問題，但真正的挑戰在於這些系統是否具備處理未曾遇到過的問題類型的能力。LeCun 的觀點引發了對於 AI 系統理解能力的深入思考，並指出僅僅依賴記憶並不足以證明一個系統具備真正的理解力。這一觀點對於未來 AI 的發展方向具有重要的啟示，尤其是在設計更具應對能力的智能系統方面。
在近期的討論中，Yann LeCun 指出，回答一個熟悉問題的過程與理解其背後的實際情況截然不同。他表示，儘管大型語言模型（LLM）能夠被訓練以正確回答各種問題，但真正的挑戰在於這些系統是否具備處理未曾遇到過的問題類型的能力。LeCun 的觀點引發了對於 AI 系統理解能力的深入思考，並指出僅僅依賴記憶並不足以證明一個系統具備真正的理解力。這一觀點對於未來 AI 的發展方向具有重要的啟示，尤其是在設計更具應對能力的智能系統方面。