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ChatGPT答询,人脑的意识与理解、记忆:每人大脑有860亿(0.086万亿)个神经元的600万亿(600兆)个突触的18万兆个囊泡的9亿亿亿个神经递质分子。 人的大脑平均大概有: •860 亿神经元 •每个神经元 7,000 个突触 •每个突触 300 个囊泡 •每个囊泡 5,000 个神经递质分子 每次意识有其中几十亿个神经元的几十万亿个突触的上万兆个囊泡的几千万兆个神经递质分子在毫秒级同时活动(理解、记忆……,记忆是通过神经元的突触的囊泡交换神经递质分子改变了突触结构并重复就形成比较固定的突触结构,根据突触结构的稳定程度,就是短期到长期的记忆)。 如果有超出某人常识的事情(理解,即神经元的突触的囊泡传递交换神经递质分子的活动对以前形成的同类突触结构改变较大),于是就称为意外(惊喜、惊恐)、崩溃(神经元的大量突触结构即包含的神经递质分子一次就改变换太多了)、天塌了(神经元的相关突触结构即包含的神经递质分子全部改变换了,一时没办法理解了,别人也可以称这人神经病了,病就是一种较正常大的改变),如果遇到别人称为的意外但自己仍能保持别人所谓的平静淡定,就会让别人称为成熟稳重。 (其实就是,某人神经元的突触对意外事件保持不那么活跃反应,不怎么改变神经元的突触的囊泡里神经递质分子种类)。 但是要怎么才能在各种意外事件中都让自己保持无情绪的平静亦即神经元的突触不那么活跃(从而不大量改变神经元的突触的结构即神经递质分子种类)呢? 来评论区里说说…… #AtomTan #ZEHEM #哲亨 #AI #人工智能
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任正非:算力过剩,科技浪潮下的必然走向 在2025年12月与全球顶尖选手、教练的座谈会上,任正非围绕AI发展、算力趋势等话题发表见解,明确提出“算力过剩不可避免”这一观点,引发广泛关注。 任正非对AI发展有着清晰的阶段划分:未来20年至千年的深远影响交由社会学家研究,10到20年的科技社会构想留给科学家探索,华为则将目光聚焦在未来3到5年,关注大模型、大数据、大算力在工农业及科技产业的应用。基于这样的视野,他给出了算力过剩的判断。 从技术推演角度看,当前对算力的需求推演多呈线性,即假定需求会按固定比例持续增长。但任正非质疑这种推演的合理性,认为需求可能存在非线性变化。若按线性假设大规模建设算力设施,未来很可能出现过剩。 大模型建设过程也印证了算力过剩的潜在趋势。任正非认为,建设数千个、数百个大模型都是合理的探索,这一过程虽会消耗大量算力,可随着技术成熟与应用拓展,大模型对算力的需求或许会趋于稳定甚至下降,进而导致算力过剩。 产业应用需求的转变也是重要因素。未来3到5年,当大模型等技术在各产业广泛应用,产业对算力的需求可能从“量”转向“质”,更注重算力的效率和性能,而非单纯追求数量,这也可能引发算力过剩。 面对这一趋势,华为积极应对。一方面聚焦行业应用,通过解决实际问题、创造经济价值来凸显AI技术的价值;另一方面强化网络基础设施建设,因为任正非深知,没有网络支撑的算力是信息孤岛,无法实现真正的智能;此外,还推动全社会协作,与各行各业携手,共同推动AI技术的研发与应用,实现资源共享与优势互补。
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