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论文诊断LLM表征起源解释的预设循环

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AI 综述

Yiling Wu 发表论文,对“大语言模型如何生成表征”这一解释问题做概念诊断。论文指出,LLM 是首个未清晰经历表征生成却具备高认知表现的系统;思维语言假说、目的语义学、预测加工、生成现象学等框架在解释该问题时都预设系统已是表征者,形成“表征预设结构”,导致解释无限后退。 论文只做概念诊断,不提出新理论,并给出任何规避该模式的理论需满足的两项最低充分条件。

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报道时间线

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11月4日
  1. arXiv cs.CL
    LLM 表征生成中的预设问题:一篇哲学诊断

    论文指出 LLM 是首个未清晰经历"表征生成"却具备高认知表现的系统,由此提出表征生成问题。作者认为思维语言假说、目的语义学、预测加工、生成现象学等框架在解释该问题时都预设系统已是表征者,形成"表征预设结构"并导致解释无限后退。论文只做概念诊断,给出任何规避该模式的理论需满足的两项最低充分条件。

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