绕晕了！9.11 大还是 9.9 大，难倒一批 AI 大模型？

主要观点总结

本文主要讲述了在询问大模型（如ChatGPT等）关于数值大小比较问题，尤其是关于带小数的数字比较时出现的问题，涉及到人工智能对简单数学常识的解答能力。文章通过多个实例展示了不同大模型在面对此类问题时的表现，并引发了对人工智能推理能力的讨论。

关键观点总结

关键观点1: 大模型在回答关于数值大小比较的问题时，会出现错误，尤其是在处理带小数的数字时。

例如，当比较9.11和9.9的大小时，大模型可能会给出错误答案。

关键观点2: 大模型的这种错误可能与提示方式有关，数字的位置和语序可能影响模型的判断。

有质疑者认为，改变数字的呈现方式可能导致模型给出正确的答案。

关键观点3: 不同的大模型在处理此类问题时的表现不同，有些模型能够给出正确的答案，而有些则会出现错误。

这表明不同大模型的智能水平、算法和数据处理能力存在差异。

关键观点4: 大型语言模型（LLM）在基础数学上的失败引发了关于人工智能推理能力的讨论。

有观点认为，人工智能的推理能力尚未达到人类水平，需要更好的算法来模拟人类智能。

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