ICML 2024 哈佛大学最新研究：越强的大模型越不懂人类

一项由哈佛、麻省理工和芝加哥大学的研究揭示了评估大语言模型的新视角，强调理解人类如何根据模型表现形成泛化行为的重要性。传统的评估方法可能低估了模型的真正能力，因为它们未考虑模型实际部署的多样场景。研究发现，人类对模型的泛化预测是可预测的，但模型与人类的泛化预期对齐度可能影响其在高风险任务中的表现。
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