O artigo da Apple critica a capacidade de grandes modelos de raciocínio (LRMs) em resolver problemas complexos, destacando falhas fundamentais nesses sistemas.
As respostas à crítica do artigo variam de argumentos persuasivos a críticas ad hominem, mas nenhuma delas rebate substancialmente as conclusões do estudo da Apple.
Os LRMs, mesmo com capacidades ampliadas, falham em problemas como a Torre de Hanói devido a limitações de tokens, sugerindo que não são confiáveis para tarefas complexas ou fora do conjunto de dados de treino.
A integração de redes neurais e algoritmos simbólicos poderia melhorar a inteligência artificial, mas ainda falta um entendimento conceitual real nos LLMs, que é essencial para problemas inéditos ou ambientes em mudança.
O artigo da Apple, junto com um estudo da Salesforce, reforça a ideia de que a tecnologia atual de IA não é confiável para automatizar algoritmos complexos sem erro.
A percepção crescente de que o aumento de escala não é a solução para alcançar a Inteligência Geral Artificial (AGI) é um ponto positivo, levando a uma avaliação mais crítica da tecnologia atual.
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