这个基准的核心设计理念，是挑选那些在模型的预训练数据中不存在的难题，让每个任务都必须要求模型从提供的上下文中学习全新的知识才能解决。 论文通过消融实验验证了这一设计的有效性：在不提供上下文的情况下，即使是最…
这揭示了当前模型的训练范式和在真实场景中应用之间是不匹配的：我们优化出的模型擅长对自己「已知」的事物进行推理，但用户需要的，却是让模型解决那些依赖于杂乱、动态变化的上下文的任务。在许多情况下，模型只会利用预…
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