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Deep Learning 101, Taiwan’s pioneering and highest deep learning meetup, launched on 2016/11/11 @ 83F, Taipei 101

AI是一條孤獨且充滿惶恐及未知的旅程,花俏絢麗的收費課程或活動絕非通往成功的捷徑。
衷心感謝當時來自不同單位的AI同好參與者實名分享的寶貴經驗;如欲移除資訊還請告知。
TonTon Huang Ph.D. 發起,及其當時任職公司(台灣雪豹科技)無償贊助場地及茶水點心。

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匯整TonTon Huang Ph.D.

日期:2025年07月04日更新

論文主題Potemkin Understanding in Large Language Models

論文作者:Marina Mancoridis, Bec Weeks, Keyon Vafa, Sendhil Mullainathan

其它中文參考 1Gary Marcus驚世之言:純LLM上建構AGI徹底沒了希望! MIT、芝大、哈佛論文火了

其它中文參考 2LLM 的「波將金村莊」假象:不要輕言「理解」


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「波將金式理解」(potemkin understanding),即一種理解的假象。研究發現,這種「波將金式理解」在不同的模型、任務和領域中普遍存在,這不僅是理解上的錯誤,更反映了模型在概念表示上存在深層次的內部不連貫性。



大型語言模型的「波將金式理解」入門指南

A.1. 什麼是「波將金式理解」?

A.2. LLM「理解」的本質性局限 LLM在基準測試中看似表現出色,但其對概念的內在理解卻與人類截然不同,甚至存在內部不一致性。這種成功是一種「虛假的理解」,其答案與人類對概念的解釋方式不相容。這並非傳統意義上的「知識不足」或「推理錯誤」,而是模型對概念表徵本身存在的「深層內在矛盾」和「不連貫性」。

B.1. 為何現有評估可能存在問題?

B.2. 對現有評估框架的根本性挑戰

C.1. 關鍵概念:「基石集」(Keystone Set)

C.2. 對通用人工智慧(AGI)前景的重大影響 著名人工智慧學者Gary Marcus認為,這項研究宣告了任何試圖在純粹LLM基礎上構建通用人工智慧(AGI)希望的終結。他認為基於這些連自身論斷都無法保持一致的機器,根本不可能創造出AGI。儘管有不同意見,例如Google DeepMind科學家Prateek Jain指出Gemini 2.5 Pro在測試論文部分例子時表現良好,這項研究仍強烈暗示,僅依賴當前統計模式匹配的LLM架構,可能難以實現人類級別的通用智能。

D. 如何量化「波將金現象」?

研究提出了兩種方法:

E. 主要研究發現

F. 「波將金現象」的潛在根源猜想

G.1. 對未來發展的啟示

論文強調需要評估和訓練方法上的雙重革新:

G.2. 未來發展的戰略性建議 論文強調,解決「波將金理解」問題需要評估和訓練方法上的雙重革新。

H. 對通用人工智慧(AGI)前景的影響