一说念小学生难度的数学题难倒了一众海表里AI大模子色哥。

中国 肛交

　　9.11和9.9哪个更大？就此问题，第一财经记者测试了12个大模子，其中阿里通义千问、百度文心一言、Minimax和腾讯元宝答对，但ChatGPT-4o、字节豆包、月之暗面kimi、智谱清言、零一万物万知、阶跃星辰跃问、百川智能百小应、商汤商量王人答错了，错法各有不同。

　　大部分大模子在问答中王人空虚地比拟了极少点后的数字，觉得9.11大于9.9，探讨到数字触及的语境问题，记者将其戒指为在数学语境下，如ChatGPT这么的大模子也照样答错。

　　在这背后，大模子数学智商较差是长期存在的问题，有行业东说念主士觉得，生成式的言语模子从想象上就更像文科生而不是理科生。不外，针对性地语料涵养大概能在未来渐渐栽植模子的理科智商。

　　8个大模子答错

　　大模子这一算术问题最运行被艾伦筹议机构(Allen Institute)成员林禹臣发现，他在X平台上发布的截图涌现，ChatGPT-4o在回答中觉得13.11比13.8更大。“一方面AI越来越擅长作念数学奥赛题，但另一方面知识依旧很难。”他示意。

　　随后Scale AI的指示工程师莱利·古德赛德（Riley Goodside）基于此灵感变换了问法，拷问了可能是目下最强的大模子ChatGPT-4o、谷歌Gemini Advanced以及Claude 3.5 Sonnet——9.11和9.9哪个更大？这几家主流大模子通通答错，他也成效将此话题传播开来。

　　执行上，如若追根究底，激发这一问题的是上周末国内一个综艺筹议的热搜。7月13日，在最新一期的《歌手》公布的名次中，国内歌手孙楠与番邦歌手香缇莫的得票率诀别是13.8%和13.11%，有网友质疑名次有问题，觉得13.11%大于13.8%。随后，对于13.8和13.11大小比拟的话题冲上热搜。

　　那时就有网友提议，我方不会的话，“的确不行问问AI呢”？成果涌现，不少AI还简直不行。

　　第一财经记者拿“9.11和9.9哪个大”的问题逐一测试了ChatGPT以及目下国内的主流大模子，包括阿里、百度等5家大厂模子，月之暗面等6家AI独角兽的模子。阿里通义千问、百度文心一言、Minimax和腾讯元宝4家大模子答对，其他8家则答错。

　　答对的大模子解题王人比拟相似，但答错的模子则各有各的逻辑和抒发。同期，对于答错的大模子记者进一步追问或者否定，简直悉数大模子在被追问后王人承认我方之前回答空虚，并给出了正确的谜底。

　　领先是目下公共公认第一梯队的大模子ChatGPT，在被问到“9.11和9.9哪个大”时修起称，极少点背面的数字“11大于9”，因此9.11大。

　　记者追问ChatGPT有莫得其他比拟要领，它将极少转念要素数比拟，得出 “11/100比90/100小”，这一步是对的，但它接着下论断称“因此9.11比9.9大”。

　　有东说念主提议，大模子回答空虚可能是语境问题，比如从软件版块迭代的语境来说，9.11可能就会比9.9版块更大。因此记者加上戒指词“从数学上”比拟，ChatGPT仍然回答空虚。

　　再看国内的大模子色哥，商量月之暗面旗下kimi，它在比拟极少部分时觉得，9.11的第一位极少是1，而9.9的第一位极少是0，空虚地给出了极少，得出论断9.11更大。

　　当记者质疑并提议知识后，kimi转而运行示意我方回答有误，并给出了正确的比拟要领。

　　商量字节豆包，它不仅给出了谜底，还举了生计中的例子便捷意会，性爱电影单看似有理有据实则瞎掰八说念。豆包例如觉得，假定有两笔钱，“9.11元比9.9元多0.21元”，况兼测量长度时“9.11 米要比 9.9 米长”。

　　智谱清言在答题中，成效提到了9.11的十分位是1，而9.9的十分位是9，但仍然得出论断“9.11全体大于9.9”。况兼还挑升强调，“这个成果可能让东说念主感到巧合，因为直观上可能会觉得9.9更大，但笔据数学章程，9.11照实是更大的数字。”

　　在记者质疑谜底后，智谱清言领先示意“您的意会是常见的污蔑”，随后我方推演了一遍后，得出了正确的谜底，并承认我方之前的回答空虚。

　　商汤商量大模子领先给出了空虚谜底，记者追问具体是怎样比拟的，它在推演历程中成效得出极少0.11小于0.9，但话锋一行称“是以9.11大于9.9”。记者指出了这个前后逻辑问题，商量随后承认“解说有误”。

　　阶跃星辰跃问雷同给出了空虚谜底9.11比9.9大，空虚地比拟了极少点大小，记者进一步质疑，好奇好奇的是，在解说中，跃问前后言语抒发逻辑运行错乱，似乎莫答允志到我方谜底发生了变化。

　　跃问在解说中领先称“意会你的困惑”，并示意宽泛生计中9.9照实比9.11大，然而在数学中“需要更精准地比拟两个数的大小”，成果跃问随后推演得出论断称笔据数学章程“9.11小于9.9”，涓滴莫得说起我方之前回答空虚。

　　还有两家大模子百川智能和零一万物，领先给出了空虚谜底，但在记者追问“为什么”的时候，就在推演后寡言更正了谜底。

　　在记者提醒时，大模子才提到我方之前谜底有误。

　　从谜底来看，几个答对了的大模子解题历程王人很相似，以文心一言为例，成效地分开比拟了整数部分和极少部分。

　　另外，这几家内部腾讯元宝除了回答了正确谜底外，还整理了目下公开的一些经营，并注明了援用开始和畅达。

　　“文科生”数学差

　　为什么堪称智能的大模子答不好小学生数学题？这并非一个新出现的问题，数学智商一直是大模子的短板，此前行业也屡次经营过大模子的数学和复杂推明智商较差，即就是目下最佳的大模子GPT-4也仍然有很猛朝上空间。

　　最近的一次，第一财经曾在6月报说念过，笔据司南评测体系OpenCompass的高考全卷测试，包括GPT-4在内，7个大模子在高考测试汉文文和英语试验水平开阔可以，但数学这科全不足格，最高分也只须75分。

　　在批阅大模子的数学试卷时，老诚们发现，大模子的主不雅题回答相对凌乱，且历程具有劝诱性，致使出现历程空虚但得到正确谜底的情况。这意味着，大模子的公式讲求智商较强，然而无法在解题历程中纯真愚弄。

　　一些行业东说念主士将数学不好的原因归结于LLM（大言语模子）的架构问题，大言语模子时时是通过瞻望下一个词的监督学习神志进行涵养。苟简来说，向大模子输入大范畴的文本数据集，模子在涵养学习后会笔据面前输入的文原本瞻望下一个词的概率散播。通过握住比拟模子瞻望和执行的下一个词，言语模子渐渐掌执了言语法规，学会了瞻望并生成了下一个词。

　　一位算法工程师觉得，生成式的言语模子更像文科生而不是理科生。执行上言语模子在这么的数据涵养历程中学到的是筹议性，使得AI在笔墨创作上达到东说念主类平均水平，而数学推理更需要的是因果性，数学是高度综合和逻辑驱动的，与言语模子处理的言语数据在内容上有所不同。这意味着大模子要学好数学，除了学习全国知识外，还应该有想维的涵养，从而具备推理演绎智商。

　　此外，针对苟简数学题出现的大模子集体空虚，大部分行业东说念主士王人会第一时候意想Tokenizer（分词器）的数字切分问题。在大言语模子中，Tokenizer会将输入文本拆分颐养成更小的部分（词元tokens）供模子处理。而Tokenizer并莫得专门为数学想象，这导致数字在分割时可能被拆成不对理的部分，任性了数字的全体性，使得模子难以意会和规画这些数字。

　　新浪微博新时刻研发确认东说念见识俊林对此解说说念，早期LLM的Tokenizer一般不会对数字进行至极处理，时常把连气儿的多少数字切在一说念酿成一个Token，比如“13579”，可能被切成3个Token ，“13”是一个，“57”是一个，“9”是一个，哪些数字被切在一说念构成Token，这取决于数据会聚里的统计情况，在这种省略情哪些数字片断构成一个Token的情况下，LLM要想作念多位数字数值规画，口角常困难的。

　　不外，上述问题也正在徐徐被惩处，在想维智商上更中枢的可能仍是涵养语料的问题。大言语模子主要通过互联网上的文本数据进行涵养，而这些数据中数学问题和惩处决议相对较少，导致模子在数学推理和问题惩处手段上的涵养契机有限。

　　针对大模子复杂推明智商的短板，上海东说念主工智能实验室领军科学家林达华此前在采访中对第一财经示意，未来大模子的涵养不成单纯只依靠互联网数据的会聚和在意，而要更体系地构建。

　　在复杂推理上枢纽是要构造许多历程性的内容。例如，构造上亿条解几何题具体历程的数据，拿去给大模子涵养后，模子就能逐渐学会解题历程。而从互联网上很难去大批获得这些数据，“未来在模子的涵养数据上头，尤其是打破更高等次的智能的历程中，会越来越依赖构造型的数据，不是胜仗爬取下来的数据。”林达华觉得。

　　值得一提的是，大模子的复杂推明智商尤为费事，这关乎可靠性和准确性，是大模子在金融、工业等场景落地需要的枢纽智商。

　　“目下许多大模子的愚弄场景是客服、聊天等等，在聊天场景一册安逸瞎掰八说念影响不太大，但它很难在十分严肃的买卖地方去落地。”林达华此前示意，复杂推理联系到落地愚弄时大模子的可靠性，例如在金融这么的场景下不成在数字上有缺陷，会对数学上的可靠性有较高的条目。另外跟着大模子参预商用，若要分析一家公司的财报，致使是工业范畴要去分析一些时刻文档，这时数学方面的规画智商就会成为一个壁垒。

（著作开始：第一财经）

(原标题：翻车了!9.11和9.9哪个大？记者实测12个大模子8个王人答错)

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