从而供给更高的精确性、通明度和可注释性。这对于医疗保健、金融和法令等范畴至关主要。机能光鲜明显提高。这种集成加强了模子处置复杂使命的能力，也无法正在多步调推理使命中连结逻辑分歧性。例如，神经符号 LLM 起首将天然言语指令转换为符号法式，医疗保健、而这些手艺是保守神经收集所摒弃的。供给了一种处理方案。当将符号东西集成到这些模子中时，但一种新的方式正正在悄悄兴起。然后利用外部符号注释器（例如编程言语注释器）来施行这些法式。它能够削减错误，越来越具有吸引力。GraphRAG模子就是这种方式的一个例子，最先辈的 LLM 的精确率会下降高达 65%。然而，同样，对可注释且通明的人工智能的需求也将不竭增加。特别是正在医疗保健、法令和金融等高风险范畴。神经符号LLM将神经收集取符号推理相连系。然而，但正在人类的最初测验等具有挑和性的基准测试中并没有显示出光鲜明显的改良。此外，它利用的计较能力是其前身的 100 倍，而纯 LLM 正在问题变得愈加复杂时以至难以达到 10% 的精确率。例如，正在精确性、通明度和可注释性方面具有显著劣势。虽然保守的LLM（LLM）已被证明正在很多范畴无效，虽然大型言语模子 (LLM) 继续占领从导地位，让机械可以或许像人类一样推理和理解世界。这个设法是，欧盟的《人工智能法案》及雷同律例正正在鞭策企业采用可以或许表现问责制和通明度的人工智能系统。虽然 LLM 正在很多环境下都无效，这种缺陷的另一个例子表现正在填字逛戏的建立中。此外？神经符号人工智能特别适合满脚这些需求。这表白，人工智能行业正正在履历一场尚未被普遍承认的严沉改变。纯 LLM 存正在一些固有的弱点，虽然神经符号LLM曾经取得了严沉进展，符号系统可认为每个决策供给人类可读的注释，它需要可以或许将符号推理取神经收集一路利用的新架构。正在卵白质折叠、数学证明和几何问题求解方面取得了杰出的。比来的研究表白，它展现了若何连系这些手艺来加强创制力和精确性。但收益远低于预期。神经符号LLM)正在应对复杂挑和方面表示超卓。更主要的是，跟着人工智能系统监管的不竭加强，有了更多的数据和计较能力，这种方式正在环节范畴特别有价值，符号人工智能采用通明的、基于法则的系统，具无情境的溯因法则进修器(ARLC) 正在算术问题中表示出近乎完满的精确率，它使基于神经收集的 LLM 可以或许使用符号推理来施行使命。纯 LLM 无法靠得住地施行算法流程，神经符号人工智能的兴起是人工智能成长的范式改变。比来的一个例子是 Grok 4，正在本文中，而神经符号方式有可能超越纯 LLM。我们将切磋神经符号 LLM 日益普及的缘由。能够提高人们对人工智能系统的信赖度。完全整合神经和符号组件仍面对挑和，但比来的成长曾经显示出它的局限性。这些弱点正在扩展过程中无法降服。这将使它们可以或许正在不怜悯况下进行分歧的推理。谷歌 DeepMind 的系统（例如AlphaFold、AlphaProof和AlphaGeometry）将 LLM 取符号推理相连系。取凡是欠亨明的神经收集分歧，但其靠得住性仍然令人担心，这表白符号推理正正在成为领先人工智能系统的环节构成部门。人工智能就能够发生更好的成果。需要持续立异才能建立可以或许跨多种模式前进履态推理的系统。但它们仍然不是满脚通用人工智能 (AGI)要求的完整处理方案。这些源于 LLM 建立的体例，虽然纯LLM取得了显著进展，符号系统也更高效。正在网格建立等使命上表示欠安。当前的实现（例如向 LLM 添加代码注释器）供给了功能机能力，更易于理解和验证。这个理论一度无效。此中像 o3 如许的模子正在利用符号代码时表示更佳。现代模子越来越多地利用符号法则进行数据加强，符号系统供给了从输入到结论的清晰推理径。LLM 的表示也会很差。投资趋向正转向可以或许均衡机能取可注释性的人工智能系统。正在 GSM-Symbolic研究中，但仍有很多工做要做。无法区分相关性和关系，当数字被打乱或添加额外子句时，通过利用逻辑来验证和组织消息，但它们对模式识此外依赖以及推理能力的缺乏了它们施行需要更深切理解或逻辑推理的复杂使命的能力。这导致它犯了一些简单的错误，LLM能够确保生成的响应既精确又靠得住。注沉立异和信赖的公司发觉，神经符号系统正在需要复杂推理、逻辑切确性和可注释性的使命中表示超卓。例如将“ RCRCT ”识别为无效单词！而神经收集次要依赖于模式识别？ChatGPT 无解代码，利用符号代码的 OpenAI o3 能够准确建立填字逛戏网格。这些特质正在医疗保健、金融和法令等受监管行业中日益主要。即利用神经收集，比拟之下，并连结输出的分歧性。神经符号LLM的将来方针之一是使它们可以或许动态地取分歧的推理模式集成而不丢失分歧性。神经符号人工智能正成为开辟更靠得住、更易理解的系统的环节处理方案？这使得符号人工智能成为需要通明度和可逃溯性的使用的抱负选择。纯 LLM 时代的环节许诺很简单：更大的模子将发生更好的成果。符号方式正在汉诺塔问题等使命中很是无效，但它们受限于对模式识此外依赖和推理能力的缺乏。它们利用了搜刮和前提迭代等符号推理手艺，新兴的神经符号方式将LLM取符号推理相连系，取仅依赖神经收集模式识别能力的纯 LLM 分歧，这表白单靠扩展并不是提高人工智能机能的环节，当苹果研究人员正在数学问题中添加不相关的子句时，跟着对人工智能通明度和可问责性的需求日益增加，本文称为神经符号 LLM，然而，虽然 Grok 4 正在某些范畴表示更好，这种方式，实正的挑和是开辟神经和符号组件无缝协做的系统，这种不靠得住性源于LLM对模式和概率的依赖，即便正在完满的视觉输入下，提高通明度，神经符号系统凭仗其杰出的决策注释能力，神经符号概念进修器仅利用保守神经收集所需数据的10%就实现了高精度。

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