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大型语言模型中的逻辑谜题解决评估：基于扫雷案例研究的洞察
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在空间关系表示和推理方面表现出卓越能力。通过自然语言导航任务，评估了LLMs在不同空间结构中的表现。发现LLMs利用对象名称作为地标来维护空间地图。LLMs的错误反映了空间和非空间因素。LLMs能够隐含地捕捉到空间结构的某些方面，但仍有改进空间。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）在空间关系表示和推理方面表现出卓越能力。
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通过自然语言导航任务评估LLMs在不同空间结构中的表现。
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LLMs利用对象名称作为地标来维护空间地图。
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LLMs的错误反映了空间和非空间因素。
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LLMs能够隐含地捕捉到空间结构的某些方面，但仍有改进空间。
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