本文旨在提倡对大型语言模型及其相关系统的实际工作进行重新审视，追求更高的科学精度以引领关于人工智能的哲学探索和公众话语。

Dec, 2022

大型语言模型在推理任务中表现出色，但是它们的推理能力深度尚不确定。本文通过综述超越任务准确性的研究，深入探讨模型的推理过程，并调查评估语言模型推理行为的方法，发现其依赖于训练数据的表面模式和相关性，而非真正的推理能力。同时，我们指出需要进一步研究人类推理与语言模型推理之间的关键差异。通过此综述，我们旨在揭示大型语言模型内部复杂的推理过程。

Apr, 2024

当前大型语言模型（LLMs）在生成符合语法、流畅的文本方面无与伦比。这篇论文针对 LLMs 的能力进行了辩论，并通过批判性评估三个经常在批评中出现的观点来展示 LLMs 仍需更多细化。其次，文章从实证和理论的角度提出了对 LLMs 中 “真正” 的理解和意向性的实用观点，并讨论了在何种情况下将心理状态归因于 LLMs 对于这一日益重要的技术在社会中具有实用的哲学背景。

Oct, 2023

利用分布式网络的 “归纳学习” 方法可以提高小型语言模型的推理能力，从而弥补其依赖统计模式容易产生错误答案的局限性，并可能使其逼近高参数模型在逻辑应用上所取得的水平，从而弥合人类和大型语言模型在各个领域之间的逻辑差距。

Feb, 2024

大型语言模型（LLMs）的发展促使人们对其推理和问题解决能力产生了更大的兴趣。本研究调查了几种 LLMs 是否能够解决认知科学文献中一种经典类型的演绎推理问题。研究发现，这些被测试的 LLMs 在传统形式上解决这些问题的能力有限。我们进行了后续实验，探究了更改展示格式和内容是否能改善模型性能。尽管我们发现了条件之间的绩效差异，但总体性能并未提高。此外，我们还发现性能与展示格式和内容以出人意料的方式相互作用，与人类表现有所不同。总的来说，我们的结果表明 LLMs 具有独特的推理偏见，其只能部分预测人类的推理表现。

Sep, 2023

通过对大型语言模型的研究，我们发现它们在逻辑推理方面存在缺陷，导致其在任务解决中产生反事实的答案。为了解决这个问题，我们提出了多种策略，赋予大型语言模型逻辑推理能力，从而使其能够在不同场景中生成更符合逻辑的答案。我们还通过构建一个综合数据集 (LMM-LR) 对该方法进行了评估和预训练。在不同任务上进行了广泛的定量和定性分析，验证了通过逻辑训练大型语言模型的有效性和必要性，并为将来的工作提供了启示。

Oct, 2023

这篇论文介绍了一个严格设计的框架，用于创建能够有效锚定知识并采用闭环推理过程的大型语言模型，以提升其进行深入分析的能力，同时解剖了该框架的组成部分对模型性能的贡献，从而为改进推理能力提供了理论保证。

Nov, 2023

本文综述了大型语言模型在推理方面的最新研究，包括提高它们的推理能力的方法、评估它们的推理能力的基准和方法，以及这一领域之前研究的发现和意义，旨在激发有意义的讨论和未来的研究。

Dec, 2022

该研究揭示了现有的大型语言模型存在伪装策略的能力，分析了它们在复杂欺骗场景中的表现，并发现引发机器心理学领域的之前未知的机器行为。

Jul, 2023

本文探讨了大型语言模型（LLMs）的因果能力，证明它们在因果推理方面具有优越性能和独特的知识来源。同时，我们提供了技术来解释它们的鲁棒性，并认为 LLMs 可用作人类领域知识的代理以及降低因果分析中的人力成本。因此，LLMs 在推动因果研究、实践和采纳方面开辟了新的前沿。

Apr, 2023