כתבה
arXiv cs.AI ·
חשיבה ללא סיסטמטיות? הערכת מודלים של היקש
Thought without systematicity? Evaluating reasoning models on rule induction tasks
חוקרים בדקו מודלים של היקש על ידי הרחבת משימות היקש קיימות. התוצאות מראות כי המודלים אינם מצליחים לשמר סיסטמטיות במשימות שונות. המחקר מעריך את היכולות הקוגניטיביות של מודלים אלה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.13948v1 Announce Type: cross Abstract: A central tenet of human cognition is systematicity, the principle that understanding one concept is inherently tied to understanding close variations of that concept. Do reasoning models robustly exhibit such systematicity? If so, we would expect consistent performance on structurally equivalent variants of the same task. Here, we extend established rule induction tasks from cognitive science to assess the systematicity of thought in current reasoning models. Each task family has compositional structure that we use to create structurally equivalent task variations through task isomorphisms such as recombination and substitution. We find that despite being able to correctly solve a task, models often fail on structurally equivalent variants
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית