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原标题：ACL 2024论文盖棺定论：大语言模型≠世界模拟器，Yann LeCun：太对了
关键字：状态,模拟器,研究者,任务,模型
文章来源：机器之心
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内容摘要：

机器之心报道
机器之心编辑部如果 GPT-4 在模拟基于常识任务的状态变化时准确率都只有约 60%，那么我们还要考虑将大语言模型作为世界模拟器来使用吗？最近两天，一篇入选 ACL 2024 的论文《Can Language Models Serve as Text-Based World Simulators?》在社交媒体 X 上引发了热议，就连图灵奖得主 Yann LeCun 也参与了进来。
这篇论文探讨的问题是：当前语言模型本身是否可以充当世界模拟器，并正确预测动作如何改变不同的世界状态，从而避免大量手动编码的需要呢？
针对这一问题，来自亚利桑那大学、纽约大学、约翰斯・霍普金斯大学、微软研究院、 艾伦人工智能研究所等机构的研究者在「基于文本的模拟器」上下文中给出了他们的答案。
他们认为：语言模型并不能作为世界模拟器使用。比如，GPT-4 在模拟基于常识任务（如烧开水）的状态变化时，准确率仅为约 60%。
x 地址：https://x.com/peterjansen_ai/status/1801687501557665841
Yann LeCun 对这篇论文的发现表示了认同，并认为「

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