AIモデルが単に言葉を読むだけでなく、実際に文脈を理解するようになるのはどういうことか、考えたことがありますか？

そこにセマンティックの深さが関わってきます。最近のいくつかの強化ツールは、プロンプトに推論層を注入します。これは、モデルに明示的に見たことのない点を結びつけるよう教えていると考えてください。表面的なパターンマッチングの代わりに、これらのシステムはトレーニングデータに組み込まれた潜在的な世界知識にアクセスします。

シフト？ "これは何と言っているのか"から"これは何を意味するのか"へのシフト。このギャップは、単に構文を解析するだけでなく、意図を推測する必要があるエージェントを構築する際に重要です。