Meta 與牛津大學的研究指出，AI 能夠透過閱讀大量文本，在接觸視覺資訊前發展出理解視覺世界的能力，這歸功於 AI 所學習到的「推理先驗」和「感知先驗」。推理先驗並非具體的知識，而是一種抽象的思維框架，類似於學習數學或程式設計時所內化的邏輯能力。
就像學習數學需要理解公式背後的邏輯，學習程式設計需要掌握程式碼的結構與流程，AI 透過閱讀結構化的文本（如程式碼、數學公式、學術論文），鍛鍊分析問題、建立因果關係、洞察模式的邏輯思維。這種思維框架讓 AI 具備跨領域應用的能力，例如，理解程式碼迴圈的邏輯也能應用於理解圖片中的邏輯關係，如同數學或程式設計的邏輯能力，能廣泛應用於不同領域的問題解決。
AI 從文本中學習推理先驗的過程，類似於人類學習數學或程式設計的過程。透過不斷接觸結構化的資訊，AI 逐漸內化一套抽象的思維模式，使其能夠在沒有直接經驗的情況下，對新的資訊進行分析、推理和判斷。這種能力使得 AI 不僅僅是記憶和檢索資訊，更能夠像人類一樣，運用邏輯思維解決複雜的問題。
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