arXiv论文用认知科学分类框架评估18个LLM的推理
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arXiv论文用认知科学分类框架评估18个LLM的推理
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AI 综述
Shuyue Stella Li 等人在 arXiv 论文（arXiv:2511.16660）中将认知科学研究综合为 28 种认知元素的分类体系，并提出细粒度评估框架，用于比较 LLM 与人类的推理差异。论文作者称，应用该框架的指导可将最强模型在结构不良问题上的准确率提高 9.7 个百分点。 该框架分析了 18 个模型在文本、视觉和音频上的 192K 条推理轨迹，并与新构建的领域无关数据集中的 1,346 条人类出声思维轨迹进行对比。
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最新进展11月6日 13:00
arXiv 论文提出 LLM 推理的认知基础分类框架报道时间线
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11月6日
- arXiv cs.AIarXiv 论文提出 LLM 推理的认知基础分类框架
一项 arXiv 论文（arXiv:2511.16660）将认知科学研究综合为 28 种认知元素的分类体系，并提出细粒度评估框架，分析了 18 个模型在文本、视觉和音频上的 192K 条推理轨迹以及 1,346 条人类出声思维轨迹。
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