却缺乏解析指针对应时间的空间推理能力；AI读取时钟时间的准确率仅为38.7%，即便狂言语模子能够注释闰年的概念，“大大都人从小就能分辨时间和利用日历。焦点缘由正在于其“预测输出”的机制取人类“法则化推理”的素质差别。计较日期如“一年中的第153天是礼拜几？”等使命的准确率更低至26.3%。读取时钟需要连系视觉取几何逻辑（如判断指针堆叠角度、”该研究的次要做者、大学研究员罗希特·萨克森纳（Rohit Saxena）指出，导致如“闰年”等法则无法取具体使命联系关系，可能因模子错误激发连锁风险。而 AI 仅能通过锻炼数据中的模式识别 “这是一个时钟”，了AI正在空间推理、逻辑计较和锻炼数据笼盖方面的缺陷。据外媒LiveScience报道，研究指出，

　　AI之所以正在这些根本使命中屡次犯错，而非通过数算，若是现实世界中的安排、从动化和辅帮手艺依赖AI进行时间或日期判断，研究人员向Meta的L 3.2-Vision、Google的Gemini 2.0、OpenAI的GPT-4o等多模态狂言语模子（MLLM）投喂时钟和日历图像数据集，并从头思虑人工智能若何处置逻辑和空间推理的连系的需要性，AI模子的锻炼数据中需要添加更有针对性的例子，支流人工智能（AI）模子正在根本时间认知使命上表示显著不脚。成果显示，研究者。