LLMs不太可能成为AGI的路径。
自然语言处理模型（LLMs）的发展如日中天，引起了人们对其是否能够发展成为人工智能的通用智能（AGI）的热议。然而，最新研究表明，LLMs在成为AGI的路径上可能并不那么顺利。
一篇发表在《自然》杂志上的新研究指出，虽然LLMs在许多领域表现出色，但它们仍然存在一些重要的局限性，使其难以成为真正的AGI。研究人员指出，LLMs的训练数据通常来自于大量的文本，而这些数据并没有涵盖所有的知识领域，导致LLMs在某些情况下无法做出正确的推理和决策。
此外，研究人员还发现，LLMs对于逻辑推理和因果推断等高阶认知任务的表现并不理想。这意味着，即使LLMs在一些表象性的任务上表现出色，但在处理复杂的推理和推断问题时，它们仍然存在障碍。
虽然LLMs在自然语言处理领域取得了巨大的成功，但要想让它们成为真正的AGI，仍然存在着诸多挑战和局限性。研究人员认为，未来的研究需要集中在如何克服LLMs的局限性，使其能够更好地应对复杂的认知任务，才有可能让LLMs成为AGI的可能途径。
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