在本期节目中，我们邀请了人工智能专家王教授，深入探讨大语言模型的能力与局限。随着各类AI模型的迅猛发展，公众对于这些技术的真实能力产生了诸多疑问。王教授提出，虽然大语言模型在处理语言和解答问题上展现出惊人的能力，但它是否真正“理解”人类语言仍值得商榷。节目中，专家分析了数据污染、评测方法以及模型的可解释性等问题，呼吁对AI技术应有更深入的理解与审视。

本期嘉宾: 美国威廉玛丽学院王教授，多年从事人工智能相关研究

00:02:02:大语言模型的学习能力：从人类语言到推理任务的提升

00:04:03:大语言模型的评测：记忆、学习和泛化规律的探索

00:06:04:大语言模型是预测还是模拟？对人类语言的理解方式不同？

00:11:30:数据污染与测试数据的挑战：如何测评大语言模型的真实能力？

00:14:51:探求模型背后的可解释性：数据污染、测试集的可变性和能力分析

00:17:48:使用深度学习技术的动态难度扩展：解决评测中的痛点问题

00:20:43:心理测量学与评测人的能力：科学的方法与关联性分析

00:22:58:人工智能的极限在哪里？探讨AI的能力与人类智商的关系。

00:26:40:大语言模型的研究现状及未来发展趋势

00:32:41:AI带来的变革：探讨生成式AI对生活的积极和消极影响