Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Categorical Analysis of Large Language Models and Why LLMs Circumvent the Symbol Grounding Problem

論文の概要: A Categorical Analysis of Large Language Models and Why LLMs Circumvent the Symbol Grounding Problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09117v1
Date: Tue, 09 Dec 2025 20:59:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.322098
Title: A Categorical Analysis of Large Language Models and Why LLMs Circumvent the Symbol Grounding Problem
Title（参考訳）: 大規模言語モデルのカテゴリー分析とLLMが記号接地問題を回避する理由
Authors: Luciano Floridi, Yiyang Jia, Fernando Tohmé,
Abstract要約: 本稿では、人間と大言語モデル(LLM)が、どのようにコンテンツを真に評価できる世界Wの状態空間に関する命題に変換するかを分析するための、形式的で分類的な枠組みを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 42.47842694670572
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a formal, categorical framework for analysing how humans and large language models (LLMs) transform content into truth-evaluated propositions about a state space of possible worlds W , in order to argue that LLMs do not solve but circumvent the symbol grounding problem.
Abstract（参考訳）: 本稿では,人間と大言語モデル(LLM)が,LLMが解決せず,シンボル基底問題を回避するために,可能世界の状態空間に関する真理評価命題にどのように変換するかを解析するための形式的,分類的な枠組みを提案する。

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