data-distributie
New Research Uncovers Weaknesses in AI Reasoning
amsterdam, vrijdag, 19 september 2025.
A recent study reveals that the chain-of-thought (CoT) reasoning of large language models (LLMs) may be more superficial than previously thought. The effectiveness of CoT reasoning appears to be strongly dependent on the data distribution used to train the models. These findings have important implications for the application of AI in journalism and information provision, where accurate and reliable reasoning is crucial.
Nouvelle Recherche Révèle des Points Faibles dans la Raisonnement IA
amsterdam, vrijdag, 19 september 2025.
Une récente étude révèle que la chaîne de pensée (CoT) des grands modèles de langage (LLMs) pourrait être plus superficielle qu’on ne le pensait. L’efficacité de la CoT dépend fortement de la distribution des données avec lesquelles les modèles ont été formés. Ces constatations ont des implications importantes pour l’utilisation de l’IA dans le journalisme et la fourniture d’informations, où une raisonnement précis et fiable est crucial.
Nieuw Onderzoek Ontdekt Zwakke Punten in AI-Redenering
amsterdam, vrijdag, 19 september 2025.
Een recente studie onthult dat de chain-of-thought (CoT) redenering van grote taalmodellen (LLMs) mogelijk oppervlakkiger is dan gedacht. De effectiviteit van CoT redenering blijkt sterk afhankelijk te zijn van de data-distributie waarmee de modellen zijn getraind. Deze bevindingen hebben belangrijke implicaties voor de toepassing van AI in journalistiek en informatievoorziening, waar nauwkeurige en betrouwbare redenering cruciaal is.