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Empirical Evaluation of Commonsense Intelligence in Large Language Models through Large-Scale Human Judgments
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法来评估大型语言模型的常识智能，结果显示其能力普遍低于人类中位数，并且与人类共识的相关性适中。这强调了结合常识智能与文化背景的重要性，以帮助AI模型更好地适应不同社会知识。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的方法来评估大型语言模型的常识智能，考虑了人类在常识理解上的异质性。
- 研究发现，大型语言模型的常识能力普遍低于人类中位数。
- 这些模型与真实人类在共识上的相关性仅为适度。
- 强调了将常识智能与文化基础相结合的重要性，以帮助AI模型更好地适应不同社会知识背景。
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