揭示人工智能的脑力:新研究表明模型大小很重要!research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月26日 06:45•发布: 2026年2月26日 03:43•1分で読める•Zenn LLM分析令人兴奋的研究揭示了人工智能模型的大小与其核心推理能力之间的直接相关性。这项研究使用“无推理”测试来剥离“思维链”,评估不同大语言模型的基本能力。这项工作是对支配LLM性能的“缩放定律”的一次引人入胜的考察。要点•一项研究通过移除LLM使用“思维链”推理的能力来评估它们。•该研究揭示了模型的大小及其推理能力之间存在很强的相关性,即使是在小学数学问题上也是如此。•通过使用缩放定律,该研究可以估算闭源模型的参数。引用 / 来源查看原文"这次实验最有趣的点在于,“没有思考的正确率”和“模型参数的数量(大脑大小)”绘制出一条极其清晰的对数线性图(log-linear)。"ZZenn LLM2026年2月26日 03:43* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Claude's Transformation: Embracing Kantian Ethics for a Smarter AI较新Mercury 2: Revolutionizing Text Generation with Diffusion LLMs相关分析researchLLM数据工程学变革:全新开源指南发布!2026年2月26日 08:00research解开魔力:人工智能智能体的简单JSON秘密2026年2月26日 07:30research社区协作推动Qwen 3.5 LLM改进!2026年2月26日 07:34来源: Zenn LLM