小编：根据《今日外国媒体的生活》的报道，这是第17个新闻，人们可以轻松完成一些活动。
5月17日的家报告说，根据《今日外国媒体的生活》，AI将无法进行一些人们可以轻松做的活动。例如，AI可以编程，绘制逼真的图像，生成接近人类音调的文本，甚至在某些测试中取得良好的结果，但通常会误认为日常生活中的“时钟看”和“计算天数” - 或者您无法正确阅读指针位置，或者您无法计算指针位置。研究人员介绍了2025年国际学习代表会议（ICLR）的搜索，该会议已在ARXIV上发表，尚未通过同行评审。 “人们从小就已经能够掌握时间和日历的概念，并且考虑到AI的缺点，这是一个值得监视的信号，”爱丁堡大学的研究人员Rohit Saxena说。他说，如果将AI应用于现实生活中的时间敏感情况，例如安排，自动过程或援助技术，应解决这些基本功能。研究团队在许多具有图形和文本处理功能的大型语言模型中输入了一组专门制作的时钟和日历图像。测试下的模型包括Meta的Llama 3.2 Vision，Claude-3.5拟人化的十四行诗，Google的Gemini 2.0和OpenAI的GPT-4O。测试结果表明，这些模型的准确性不超过时钟或日期计算时判断任务的一半。 “过去，AI培训依赖于大量标记的例子，而时钟阅读需要空间推理。模型不仅需要确定建议是否重叠，而且还必须理解不同风格的方言和确定不同风格的方言，例如罗马人数或艺术设计，例如简单地认识到这一点。例如，关于“当T的153天T一周是“年度”，错误率仍然很高。研究表明，AI阅读时钟的准确性仅为38.7％，日历准确性的准确性少于日历的日历，较低，仅26.3％，而仅26.3％。AI并不能够从训练数据中所学到的算法所学到的算法，以预测培训的问题，说明了答案。是不一致的，不是基于固定政策，这是研究所揭示的差距。研究还揭示了另一个问题，也就是说，当AI培训样品缺乏某些现象时，例如跳跃年或复杂的日历策略，它们可能会执行。 “尽管模型了解'leap年'的概念，但这并不意味着他们可以将此知识应用于特定的视觉判断。”这是从报告中从家里学到的，该报告强调了改进的两个方面：首先，培训数据应合作例如，更多代表；其次，AI如何包括逻辑推理和空间理解，尤其是在与频繁的相遇交流时。
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