揭示人工智能的未来：对大语言模型局限性的新视角

本文深入探讨了当前大型语言模型 (LLM) 的实际局限性，重点关注这些模型如何处理用户指令以及未来人工智能的潜力。这项研究强调了非结构化数据的重要性，并避免了人工智能驱动的摘要，从而提出了一条通往更透明、更强大的潜在人工智能系统的道路。

• •这项研究侧重于当前大语言模型 (LLM) 在处理用户请求和信息压缩方面的局限性。
• •它提倡保留原始数据和非结构化格式，以避免人工智能偏见。
• •这项研究预示着未来人工智能可以重视和利用数据中的“噪音”，从而提供新的可能性。