Các nhà toán học hàng đầu: LLM chỉ là máy tính mạnh, thiếu tư duy sáng tạo

16 tháng 8, 2026

LLM không thể nhảy vọt, Phần II. Các nhà toán học Timothy Gowers và Peter Sarnak ghi nhận các mô hình ngôn ngữ lớn có kỹ năng toán học đáng nể nhưng lại thấy những giới hạn khó vượt qua đối với các ý tưởng thực sự mới mẻ. Gowers lập luận rằng các mô hình hiện tại giỏi trong việc kết hợp các phương pháp đã biết và thử nghiệm nhiều hướng tìm kiếm, nhưng lại thiếu trực giác để chọn ra một vài lộ trình hiệu quả trong một không gian tìm kiếm rộng lớn. Sarnak đồng tình: AI có thể suy ra kết quả từ lý thuyết hiện có nhưng lại thất bại trong việc phát triển các khái niệm trừu tượng làm nền tảng cho những chứng minh quan trọng khi bắt đầu từ một câu hỏi sơ đẳng.

Nhà nghiên cứu Tom Zahavy của DeepMind cũng đi đến kết luận tương tự. Trong bài báo "LLMs Can't Jump" (LLM không thể nhảy vọt), ông xác định nút thắt nằm ở "phép suy luận thao tác" (manipulative abduction) – khả năng phát minh ra các giả định nền tảng mới mà không có tiền lệ ngôn ngữ. Các mô hình thế giới (world models) có thể mở ra một hướng đi mới. Những đánh giá này góp phần vào một cuộc tranh luận rộng lớn hơn về việc liệu LLM đang thực sự trở nên linh hoạt hơn hay "chỉ" đang làm tốt hơn ở các bài kiểm tra đánh giá (benchmarks) và các không gian vấn đề quen thuộc.

Tin tức AI không cường điệu – Được tuyển chọn bởi con người

Đăng ký THE DECODER để đọc không quảng cáo, nhận bản tin AI hàng tuần, báo cáo tiên phong "AI Radar" độc quyền sáu lần một năm, quyền truy cập toàn bộ kho lưu trữ và quyền tham gia phần bình luận của chúng tôi.

Đăng ký ngay