Unverified50% confidenceOpinionExact time
真正的发现需要打破既有范式、长链条推理与验证以及与现实世界交互
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9/11/2026
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Unverified如果模型能直接从真实世界的一次演示中学习,就在很大程度上绕过了Sim-to-Real的现实差距问题70% similarUnverified真正的科学发现通常需要外推能力,即跳出已知数据分布提出前所未有的假设,这是AI目前的薄弱环节69% similarUnverified专家在处理领域内问题时更多依赖直觉性的模式识别而非显式推理,导致其言传与初学者需要的手把手之间存在结构性鸿沟67% similarUnverified从仿真到现实(sim-to-real)的迁移面临现实差距挑战,因为仿真环境的物理参数与真实世界总存在偏差65% similarUnverified研究表明模型可能产生不忠实的思维链,即表面推理步骤与实际决策依据不一致64% similar
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