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近日,AI在‘数手指’任务中频频翻车,暴露了Transformer架构的致命缺陷。测试中,AI面对六指图像始终无法正确标注数字,甚至直接忽略多余的手指。这一问题不仅出现在Nano Banana Pro等模型中,GPT-5.2也未能幸免。专家分析指出,AI倾向于依赖训练数据中的强统计先验(如‘人手=五指’),难以处理异常情况。此外,Transformer并行计算的设计使其缺乏多步骤逻辑推理能力,扩散模型则擅长纹理而非精确结构。网友尝试多种方法后发现,只有将六指手视为‘不规则物体’才能规避AI的认知偏见。此事件揭示了当前AI在视觉推理和离散结构理解上的短板,亟需更先进的架构与多样化数据支持。

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