François Chollet · @fchollet · X·2026-09-03 10:46·1天前
AI 导读

François Chollet 发文称,所有 AI 不可避免会收敛于符号学习,即通过找到解释数据的最短符号程序来建模数据,因为这是效率最优的 AI 形式,但抵达这一目标可以有多条演化路径。他引用 @RTomMcCoy 团队历时 8 年的新论文作为佐证:LLM 虽与符号系统看似不同,却在语言、代码、数学等符号领域表现出色,研究发现 LLM 的表征具有隐式符号结构。

François Chollet@fchollet
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2026-09-03 10:46· 1天前
AI 导读

François Chollet 发文称,所有 AI 不可避免会收敛于符号学习,即通过找到解释数据的最短符号程序来建模数据,因为这是效率最优的 AI 形式,但抵达这一目标可以有多条演化路径。他引用 @RTomMcCoy 团队历时 8 年的新论文作为佐证:LLM 虽与符号系统看似不同,却在语言、代码、数学等符号领域表现出色,研究发现 LLM 的表征具有隐式符号结构。

It is inevitable that all AI will converge towards symbolic learning (i.e. modeling data by finding the shortest symbolic program that explains it), since that is the optimally efficient form of AI. But there can be more than one evolutionary path to this destination.

Tom McCoy🤖🧠NEW PAPER🧠🤖 (The result of an 8-year project!) LLMs seem very different from symbolic systems. Yet LLMs excel in symbolic domains (e.g., language/code/mat...

来源:François Chollet· x.com