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团队发现,GPT模型在识别间接要求、错误想法和误导方面的表现能达到甚至超越人类平均水平,而LLaMA2的表现逊于人类水平;在识别失礼方面,LLaMA2强于人类但GPT表现不佳。研究人员指出,LLaMA2的成功是因为回答的偏见程度较低,而不是因为真的对失礼敏感;GPT看起来的失利,其实是因为对坚持结论的超保守态度,而不是因为推理错误。
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北京大学计算机学院产学研合作办公室主任王韬表示,随着技术的成熟,人形机器人在一些特定服务场景,如工厂自动装配、电力巡检或高危工作环境等会有更多落地应用。从长期上来看,人形机器人将广泛应用于家庭养老、育儿、家务等个人消费领域,我们的生活中会充满具有智慧的人形机器人,能够弥补有些场景下劳动力短缺的问题。
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