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Data-driven Machine Learning Cannot Reach Symbolic-level Logical Reasoning -- The Limit of the Scaling Law
यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि डेटा-संचालित पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग (supervised machine learning), प्रशिक्षण डेटा की विभेद्यता (distinguishability) और परस्पर विरोधी प्रशिक्षण लक्ष्यों में अंतर्निहित पद्धतिगत सीमाओं के कारण, प्रतीकात्मक-स्तर के तार्किक तर्क (symbolic-level logical reasoning) की कठोरता प्राप्त नहीं कर सकती है, एक ऐसा निष्कर्ष जो सैद्धांतिक विश्लेषण और उन प्रयोगात्मक साक्ष्यों द्वारा समर्थित है जो दर्शाते हैं कि GPT-5 जैसे उच्च-सटीकता वाले मॉडल भी सही तार्किक स्पष्टीकरण प्रदान करने में विफल रहते हैं।