只能說，GPT模型在學術領域表現出色，特別是在數學解題和文字解釋方面有卓越表現。舉例來說，模型能夠快速解決複雜的數學問題，同時提供深入而清晰的文章摘要，展現其在理論性任務上的卓越能力。
推理中國象棋的勝負結果
日本將棋勝負推理預測：
推理西洋棋勝負結果預測
推理日本圍棋的勝負結果
推理五子棋的勝負結果
推理電競直播賽事：星海爭霸2的勝負結果
然而，當應用於現實世界時，GPT模型呈現推論能力的瓶頸。例如，當要求模型從中國象棋的殘局圖片中推論勝負結果，或者從井字遊戲的局面中尋找獲勝規則路線時，模型難以實現深層的推理，無法直接推導出導向勝利的下一步驟或規則。（因為現實世界的問題，並沒有上下文可以推理。）
推理井字遊戲的勝負（人機對戰）
推理中國象棋的勝負結果
更進一步探討延伸應用，文字對話紀錄是需要推論的一個範疇。透過分析文字訊息，我們得以洞察對方的個性、當前心情、內在想法和潛在意圖。這對於理解非直接表達的信息具有重要意義，提供了更深入的對話理解。
另外，若想將Ai模型運用於軍事方面，那就得拿即時戰略類型的遊戲（例如：星海爭霸、Dota 2 、傳說對決...等），透過預測勝負結果驗來證測試Ai模型的推理能力。
地圖的完整畫面：
綠色陣營展開追擊：
綠色陣營展開追擊：
比賽結果勝負為綠色陣營獲勝：
遊戲畫面的截圖出處：
遊戲畫面的截圖出處：
日本將棋勝負推理預測：
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生成迷宮圖 + 從起點畫紅線到終點
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