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《复旦大学：大模型能力与边界（几十个实验，讲清楚大模型能耐）》
现在很多人对大模型能做什么、做不到什么，认知都很碎，尤其在“理解”和“推理”这些任务上，很多表现看上去很强，但真到细节就经不起推敲。复旦这份报告就是专门围绕这个问题写的，研究它的能力到底来自哪里，哪些边界短期内很难突破。
报告重点拆了模型的语言结构，介绍了所谓“语言核心区”对输出稳定性的影响，还把几个主流模型在数学题、图表理解、代码生成、工具调用上的表现做了对比实验。报告用了高考题、美奥赛、甚至小学应用题做测试，把输入稍微改一下，模型答案就偏差很大。后面几章也讲了SFT训练、数据多样性、强化学习这些因素在激活模型已有能力中的作用，包括不同模型在相同微调策略下表现差异的真实结果。
这一幕真的让人头皮发麻，同时也忍不住思考：我们害怕的究竟是鬼魂，还是死亡背后那些未被疗愈的伤痛？这群“杂牌军”用笨拙又真诚的方式处理死亡议题，反而让沉重主题有了幽默与温度。当然啦，如果你喜欢边看边讨论剧情走向…
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