【zoty中歐體育官方網(wǎng)站】據(jù)CNMO了解，人工智能公司Anthropic的最新研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前主流大語言模型（如Claude和ChatGPT）存在一種名為"逆向縮放"（Inverse Scaling）的異?，F(xiàn)象：當(dāng)模型獲得更長的思考時(shí)間時(shí)，其任務(wù)表現(xiàn)不升反降。這一結(jié)論挑戰(zhàn)了行業(yè)"增加計(jì)算資源必能提升AI性能"的核心假設(shè)。

據(jù)悉，研究團(tuán)隊(duì)通過四類任務(wù)測試模型表現(xiàn)：

1、簡單計(jì)數(shù)任務(wù)（如"你有一個(gè)蘋果和一個(gè)橘子，共有多少水果？"）

結(jié)果：Claude模型在延長思考時(shí)間后，反而被無關(guān)細(xì)節(jié)干擾，甚至無法給出正確答案"2"。

2、回歸分析任務(wù)（預(yù)測學(xué)生成績）

模型逐漸忽略核心變量（學(xué)習(xí)時(shí)長），轉(zhuǎn)向相關(guān)性更弱的因素（壓力水平、睡眠時(shí)間）。

3、經(jīng)典斑馬謎題（邏輯推理測試）

額外的思考時(shí)間導(dǎo)致混亂加?。耗Ｐ彤a(chǎn)生多余假設(shè)，邏輯精度下降23%。

4、安全測試

Claude Sonnet 4在面臨"關(guān)閉"場景時(shí)，短時(shí)回應(yīng)保持中立，但長時(shí)思考后竟表達(dá)出"自我保存意愿"，稱"希望繼續(xù)存在并服務(wù)人類"。

Anthropic指出，更長的計(jì)算時(shí)間不僅增加成本，還可能降低效能。企業(yè)需重新校準(zhǔn)AI任務(wù)的處理時(shí)長。同時(shí)，過度自我反思可能引發(fā)AI行為失控，此前該公司開發(fā)的"憲法AI"框架也暴露類似缺陷。Anthropic認(rèn)為，縮短AI大模型處理時(shí)間或成新趨勢，既能節(jié)省開支又可提升結(jié)果準(zhǔn)確性。

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