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计算机科学家Ellie Pavlick专注于研究大语言模型（LLM）的理解能力，探讨了语言模糊性的本质以及如何寻找模型中意义的证据。Pavlick指出，语言模型的“理解”涉及到单词的概念和意义，而这些概念可能独立于语言本身存在，如感官知觉和社会互动。她通过研究模型如何编码语义，寻找内部结构，以证明模型是否真正理解语言。一个例子是模型如何处理不同国家的首都信息，显示了模型可能总结和应用通用算法的能力。此外，Pavlick还讨论了“基础”（grounding）的概念，即语言如何与非语言输入相关联，以形成意义。尽管面临挑战，如避免...