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活在当下：大型语言模型能否把握同时推理？
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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
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。
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关键要点
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本论文构建了MenatQA来评估大型语言模型（LLMs）在时间理解和推理能力方面的表现。
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测试了不同参数大小的主流LLMs，结果显示大多数LLMs在处理时间因素时表现不如更小的时间推理模型。
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LLMs对时间偏差的敏感度较高，且严重依赖于问题中提供的时间信息。
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研究探索了通过具体提示和外部工具来改进LLMs的潜在策略。
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为未来的研究提供了有价值的基准或参考。
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