在任意一个网络N=(X，Y，I，A，c)中，最大流的值等于最小割的容量。在任意6个人的集会上，要么有3个人互相认识，要么有3个人互不认识。若G为无向简单图，则图G的边数ε，点数v之间有：εε

近几个月来，语言大模型（LLM）的广泛公开部署引起了倡导者、政策制定者和许多领域学者们的新一轮关注和参与。Anthropic技术团队成员、纽约大学助理教授SamuelR.Bowman总结了八个可能引发思考的观点，并讨论了LLM还存在的局限性。即便没有针对性的创新，LLM的能力也会随着投资的增加而可预估地增强LLM中的一些重要行为往往作为增加投资的“副产品”不可预测地出现LLM经常学习并使用外部世界的表征目前还没有可靠的技术来引导LLM的行为专家们还不能解释LLM的内部运作情况人类在一项任务上的表现并不是LLM表现的上限LLM不需要表达其创造者的价值观，也不需要表达网络文本中编码的价值观与LLM

目录前言1即便没有针对性创新，LLM的能力也会随着投资的增加而可预估地增强