GPT 在基础群论上自信犯错:训练数据偏置的活教材
MvsCerezo · x · 2026-09-29
MvsCerezo 分享一次模型翻车案例:GPT 在量子力学中的 GL(d) 表示论(本质是线性代数)上出错——把「标准」(holonomic)表示论的结果外推到「非标准」(nonholonomic)情形。作者指出这是训练数据强烈偏置模型的直接证据。更糟的是,当他要求模型为错误数学辩护时,模型一直非常自信地硬撑,直到被明确指出错误才认错,作者称之为「scary」的教训。
所属事件:最高推理档 GPT 理论证明仍出错，自信坚持基础线代 bug(3 条相关)→
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