Winograd Schema Challenge (WSC) 是一种人工智能测试框架，由Hector Levesque于2011年提出，旨在评估系统在自然语言理解中的常识推理能力。它通过设计歧义句子（例如代词指代问题），要求AI基于上下文和日常常识推断正确答案，从而避免简单的模式匹配，测试深层认知能力而非表面知识。这种测试被视为图灵测试的改进版，专注于衡量AI在真实世界推理上的表现。
在AI产品开发中，WSC被广泛应用于评估和优化自然语言处理模型，如大型语言模型（LLM）。通过解决WSC问题，开发者能提升模型在真实场景中的推理鲁棒性，例如在聊天机器人或虚拟助手中处理歧义用户查询，从而提高产品交互的智能性和可靠性。当前，许多AI公司将其作为模型基准测试的一部分，推动技术向更人性化的方向发展。
延伸阅读推荐：Levesque, H., Davis, E., & Morgenstern, L. (2012). The Winograd Schema Challenge. In Proceedings of the Thirteenth International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR 2012).
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