活在当下：大型语言模型能否把握同时推理？
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究介绍了 CoTempQA，一个包含四个共时场景的 QA 基准数据集，用于评估大型语言模型的共时理解和推理能力，发现当前模型在 CoTempQA 任务上表现明显低于人类水平，甚至在采用 CoT 方法进行加强后仍然艰难。通过初步探索，发现数学推理在处理共时事件中起着重要作用，并提出了一种从数学角度提升大型语言模型共时推理的策略。希望我们的 CoTempQA...
本论文通过构建MenatQA评估大型语言模型（LLMs）在时间理解和推理能力方面的表现，发现大多数LLMs在处理时间因素时不如更小的时间推理模型，对时间偏差敏感且依赖问题中提供的时间信息。研究还探索了改进LLMs的潜在策略。
