在当前人工智能领域，大语言模型（LLMs）取得了显著成就，但其逻辑推理能力依然显得不足。为了提升这一能力，来自北京大学、清华大学、阿姆斯特丹大学、卡内基梅隆大学以及阿布扎比的 MBZUAI 等五所高校的研究人员，联合发布了《Empowering LLMs with Logical Reasoning: A Comprehensive Survey》综述论文，聚焦于逻辑推理的两大关键问题:逻辑问答和逻辑一致性。研究表明，大语言模型在处理复杂逻辑推理时存在明显的短板。例如，在逻辑问答任务中，当给定一系列前提时，模型往往无法生成正确的
["阿布扎比大学研究人员成功开发技术，能仅凭几段文字模仿某人的手写。","使用变压器模型，专为学习顺序数据中的上下文和含义而设计的神经网络。","虽有助于伤者无需拿笔写字，但也带来大规模伪造和滥用的风险。","研究人员计划在几个月内将研究应用到实际中，并正在寻找商业合作伙伴。","尽管有潜在风险，该技术有望应用于解读医生手写、制作广告等领域。"]
["通过穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学开发的便携式超声波机器可以帮助挽救发展中国家数百万婴儿的生命。","人工智能技术结合预测诊断，可以快速发现未出生婴儿可能患有可治疗的先天性心脏异常。","这项研究的结果有望推广到卫生资源有限的发展中国家，提高婴儿心脏病的早期检测和治疗水平。"]
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