Estudo da Apple questiona capacidade de “raciocínio” de modelos de linguagem em tarefas complexas

No experimento, sistemas como Claude 3.7 e o3-mini precisaram resolver quebra-cabeças. Na Torre de Hanói, por exemplo, ambos começaram a falhar no momento em que a atividade tornou-se mais difícil, mesmo quando recebiam o algoritmo completo da solução. Além disso, em determinado momento, eles pararam de tentar resolver o problema. Os pesquisadores questionam o termo “raciocínio”, afirmando que esses modelos não pensam de forma lógica, mas tentam várias abordagens até encontrar uma resposta que pareça plausível. As informações são do site 9to5Mac.