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LLM对几何的理解优于代数：LLM基础的代理在交易领域的数值理解
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了“代理交易竞技场”虚拟游戏，以解决大型语言模型在动态任务中的数值推理不足。实验表明，LLM在文本股票数据上的代数推理较弱，但在图像数据中的几何推理显著提升，视觉表示增强了推理能力。引入反思模块后，LLM的分析与解释能力进一步改善。
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关键要点
- 该研究提出了“代理交易竞技场”虚拟游戏，旨在解决大型语言模型在动态任务中的数值推理不足。
- 实验表明，LLM在处理文本股票数据时的代数推理能力较弱。
- 在图像数据中，LLM的几何推理能力显著提升，视觉表示增强了推理能力。
- 引入反思模块后，LLM的分析与解释能力进一步改善。
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