算法推理方面的 ChatGPT 基准测试

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ChatGPT 在 CLRS 基准套件中评估其解决算法问题的能力，结果表明 ChatGPT 能够使用 Python 优于专用的 GNN 模型成功解决这些问题，为关于使用神经网络学习算法的讨论提出了新的观点。

ChatGPT的物理问题解决能力受数据完整性影响，成功率为62.5％。研究提出了利用增强学习模型提升STEM教育的启示，并对人工智能的优势和局限性提供了见解。对教育工作者和研究人员在人工智能与人类协作框架中的问题解决和决策制定方面有所贡献。