有东说念主问了个肤浅问题，家离洗车店就50米，该开车去照旧步碾儿去，像GPT、Claude、Llama这些常见大模子齐提议步碾儿，说这么环保省油距离近，它们能算清碳排放也能列出步数耗尽，但等于没刚毅到洗车这件事需要把车开以前才行，总不成东说念主走以前让机器在辽远洗车，这根柢不合适本体情况。

独一谷歌的Gemini答对了这个题，它还补充说就算只隔五米远，车也得我方开以前才行，这话听起来肤浅，其实点出了东说念主工智能的老问题，它们学的是翰墨里的统计法例，不是真实寰宇中的因果干系，比如一看到洗车就念念到水啊泡沫啊环保啊这些词，却没弄显着车这个东西既是东说念主用的器具，亦然被东说念主操作的对象，这两样不成分开，就像你不成寄一把刀去切菜，刀得被东说念主拿着智力用。

这件事以前就发生过，2025年MIT作念过测试，让32个AI回复300说念学问题，效果有73%在对于器具依赖的问题上出错，比如有东说念主问切菜应该用刀照旧勺子，米兰app官网版AI显着刀更尖锐，但不会念念到莫得刀就切不了东西，这种问题淌若出当今自动驾驶或者做事机器东说念主身上，可能会出事故——机器东说念主听到擦桌子的辅导，简略会递块布给你，却不知说念桌子得先放到眼前才行。

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背后的原因很果然，当今的大模子主要靠互联网上的文本试验出来，网上说“短途步碾儿好”的内容颠倒多，东说念主工智能就把它当成了默许国法，却忘了在践诺里，“功能优先”才是底线，Gemini发扬稳少许，是因为它在试验时加入了“实体具身性”模块，更存眷物体在本体中若何互动，欧盟和中国最近齐开动处分这个事，新章程条目东说念主工智能诠释明晰“为什么选择这个器具”，不成只说“我合计”。

当今OpenAI在搞真实寰宇语义补全，盘算塞进3D模拟数据，百度也在诊疗物理国法层的权重，但改起来慢，因为模子依然造成一套惯性逻辑，它不是笨，是没信得过活过，没亲手推过车、拧过水龙头、摸过洗车机。