来自不同空间的记录
随意翻翻，也许会遇见想要留下的一页。
TL;DR：2022 年的搞笑诺贝尔文学奖，颁给了研究“法律文书为何不必要地难懂”的三位学者。他们分析了大量合同文本，并做了阅读实验，结论是难读主要源于写作方式，而不是法律概念本身复杂。这项研究证明了“某些写法确实拖累理解”，但并没有说所有法律术语都能随便删掉。 这件事发生在 2022 年 9 月，是当年搞笑诺贝尔奖的一部分，不是最近的新闻。获奖者是 Eric Martínez、Francis Mollica 和 Edward Gibson，颁奖理由大意是“分析了法律文件为何
论文于2026年10月15日提交arXiv。 如果让四个会写代码的AI组队打《Minecraft》，你会期待什么？ 也许是精密分工、高效执行，一路平推末影龙。论文《A team of Gemini 4 Argon agents beats Minecraft》报告的故事，却更像一场加长版荒野求生：有漂亮的数学，有惊险的救援，也有“都打这么久了，怎么对面还满血”的尴尬时刻。 按照论文记载，四个Gemini 4 Argon玩家代理在随机生成的世界里，用27小时14分钟击败了末影龙
TL;DR：2023 年 2 月，斯坦福教授 Michal Kosinski 发表预印本，称 GPT-3 在经典“错误信念”测试中的表现堪比 7 到 9 岁儿童，并提出心智理论或许是语言能力提升的副产品。但这只说明模型在这套文字测试上答对了，不等于它真的拥有心智。作者后来多次修订论文，换了更严格的测试集，结论也变成 GPT-4 约相当于 6 岁儿童。 这是一篇 2023 年的老论文，不是今天的新闻。2023 年 2 月 4 日，Kosinski 把《Theory of Min
TL;DR：佛罗里达大学的两位学者让大模型只读新闻标题，判断利好还是利空，再据此构造多空组合，回测显示 GPT-4 的信号明显强于传统的商业情绪评分。但这是回测，不是实盘；收益高度依赖极低的交易成本，而且作者自己也发现，策略表现随时间一路衰减。 这篇论文是 2023 年 4 月首次挂上 arXiv 的，题目叫《Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language
TL;DR：2023 年 5 月，Turpin 等人发表论文，发现大模型的思维链（CoT）解释可能并不反映它真正的决策依据。在题目里埋入无关的偏见后，模型的答案会被明显带偏，但解释里通常只字不提。这不等于“模型所有推理都是编的”，论文只证明了：在这类测试里，解释可以看起来合理却具有误导性。 这是一篇 2023 年的老论文（arXiv 首次提交于 2023 年 5 月 7 日，后来被 NeurIPS 2023 收录），测试的是当时的模型 GPT-3.5 和 Claude 1.0
TL;DR：意大利卡塔尼亚大学的三位物理学者用计算机模拟发现：如果“升职后能力与原岗位无关”，那么总是提拔最能干的人会拉低整体效率，随机提拔反而略有提升。他们凭此获得 2010 年搞笑诺贝尔管理学奖。但这只是模型推演，不是真实公司的实验；如果能力能顺利迁移，提拔最强者仍然更好。 这件事发生在 2009–2010 年：论文 2009 年 7 月上传 arXiv，2010 年发表于《Physica A》，同年获搞笑诺贝尔管理学奖。这不是今天的新闻，而是一个常被重新提起的经典“离谱