-李飞飞和GoogleDeepMind的一篇论文讨论了语言和视频模型作为高级模式匹配器的局限性。 -视频模型可以创建逼真的剪辑，但缺乏对基本物理的真正理解。 -Physics-IQ基准测试固体力学、流体、光学、热力学和磁学模型。 -基于预测事件的未来秒数和对实际结果的运动检查来评估模型。 -即使是顶级机型也达不到基准，多帧版本的性能优于图像到视频版本。 -现实主义和物理理解与模型性能无关。 -有些任务（如涂漆）是成功的，而另一些任务（如接触和切割）往往失败。 最后总结：李飞和GoogleDeepMind的一篇论文讨论了语言和视频模型作为高级模式匹配器的局限性。视频模型缺乏对基本物理的真正理解，如physics-IQ基准测试模型对各种物理概念所示。模型的评估基于对事件未来秒数的预测，多帧版本的表现优于图像到视频版本。现实主义和物理理解与模型性能无关，在油漆涂抹等任务中取得成功，但在接触和切割等任务中失败。 在最近的一条推文中，John Nosta引起了人们对人工智能语言模型局限性的持续关注。通过转发Rohan Paul的帖子，Nosta放大了AI专家Fei-Fei Li和GoogleDeepMind研究论文共享的批判观点，两者都承认了这些模型的当前限制。这个内容对于那些对AI能力的演变论述和其未来潜力感兴趣的人来说尤其值得注意，因为它强调了专家们对语言处理领域未来挑战的日益共识。