当我们谈论人工智能时，我们总是期望它可以解决各种各样的问题，包括一些最基本的任务，比如创建一个简单的拼图。然而，尽管现代AI模型参数数量庞大，高达100亿甚至更多，但它们依然无法成功地完成这个看似简单的任务。
最近的研究表明，超大规模的人工智能模型并不能轻松地完成一些人类认为简单的任务，比如拼图。虽然这些模型在许多其他任务上表现出色，比如自然语言处理和图像识别，但是它们在处理一些基本的空间感知问题上仍然存在挑战。
这种现象的背后有多个原因。首先，人工智能模型的训练数据通常是基于人类标注的，这意味着它们被灌输了人类的偏见和认知方式。相比之下，婴儿学习拼图时，他们要依靠自己的直觉和经验来解决问题。
其次，超大规模的人工智能模型通常需要更多的计算资源和存储来处理更复杂的任务，比如拼图。这可能导致模型过度拟合，无法从数据中提取出真正有用的模式。
最后，当前的人工智能模型还无法真正理解抽象的概念，比如形状和空间关系。这使它们在面对需要空间感知能力的任务时显得力不从心。
因此，虽然100亿参数的人工智能模型在许多方面表现出色，但仍然存在一些基本任务上的挑战。我们需要进一步研究和改进这些模型，以使它们更好地模拟人类的认知能力，并且更好地处理各种各样的任务。
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