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1周前·山西

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我在 19年第一次玩 SD 本地AI 绘画 的时候就发现这个问题了。这根本没有任何智能。它可是一种大数据 库。把你给出的指令。100% 调用出来。如果指定完全不变。那在任何一个人的电脑 中调出来的数据 都会一模一样。这就像同一个问题。你问一万个人。这一万个人给出的答案一模一样。一个字不差。有人认为这是智能。。。。我只用了一次这个AI 软件 我就发现了问题。而现在这么多年后才有科学家具体说出来。
1周前·四川

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对于这个问题,我前几天写了个论文,从数学式的底层本质来描述清楚这个事情了:堆规模是没办法产生agi的。这个论文才发了3天,就有剑桥教授邀请合作了,有缘的话,我迟点公开论文
1周前·广东

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一种用以探索的意识,一种用来偷懒的智能,其实我觉得发展后一种更务实,一来是安全考虑,二来意识和智能是两回事,人类意识的产生可能比我们想象的复杂的多,即使造出来,也只是复刻了人类智意识产生的过程,造出来的“人”可能具有意识但并不比真人更聪明,而智能,可以被人用,也可以被“人”用,所以我觉得智能和人脑扩展技术才是未来主趋势。
1周前·江苏

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不太明白,压缩复杂度本质难道不也是种抽象拟合?人类智能所谓的规律模式不都是从具体事物建模中抽象而来?毕竟当下LLM所掌握的数据量,相比人类还是差得太远了[懵]
1周前·北京

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这不是早就尽人皆知的事情吗:当前堆算力的AI大模型,就是在解决已知领域的技术问题,意义很大,因为人类的日常工作绝大多数都是在已知领域的,它产生不了AGI。AGI需要新的模式,目前还不行。不明白他们还在争啥?[不是吧]
1周前·北京

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你以为你学了1+1=2就能推理出2+1=3吗,你从来没推理过,你只是因为在物理世界验证过,或者说你掰着手指头数过,你从1数到10,就是一次次的训练这种简单的记忆。然后你会解很复杂的数学题,其实你记住了规律,这是一种泛化能力,规律是一种在某种前提条件下的超高会概率,所以本质上,也是在预测下一个token
1周前·福建

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原本以为当前 AI 已相当于动力技术中的成熟内燃机阶段,再经过几年年的工程迭代,便可顺理成章迈入航空涡轮发动机乃至飞行应用层面。但看完这视频后才意识到,当前阶段甚至还没找到相当于瓦特蒸汽机的稳定、可复制的基础动力架构,所谓“起飞”更多停留在想象层面。不过在这蒸汽时代,也已经能拖火车、推轮船、改变生产效率,让我们尽情享受人类落日余晖的美好。
1周前·中国香港

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我和朋友在做AGI,做了大脑的整个系统,通过知识图谱进行学习,从0开始,可以沟通了解一下。
1天前·山东

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我测试了ds 让它代入叶问洁这个角色做出选择 它先要向三体人发射信息我提出质疑它又回答说不发了 这样会暴露坐标两次回答前后矛盾 根本代入不了角色 都是基于文本在回答
1周前·新疆

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不就是发明科学家的人(自我意识的AI),和普通人的区别(灌输数据的AI)。机器变成发明科学家了,尔人类不是塔尖发明家了,人类依赖了发明家机器人,人类就到了尽头。
1周前·辽宁

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我的看法是ai相当于人训练出来的一个高水平的平均值,它高于普通人,但永远低于那个方面顶尖的人类,这才是大佬们为什么想要AGI的原因。一个是跟着你屁股后面被你喂的笨徒弟,另一个是能超越你还有无限记忆和无限运算能力的天才怪物。同时人们所谓的碳基是硅基的启动程序,说的是AGI,现在的ai不够格
2天前·内蒙古

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如果把AI的思维方式造的和人类一样,后果会怎样?AI的目的是服务人类而不是统治人类,AI可控才能被定义为工具,使用它才是目的,如果发明的AI将来和你斗争,和你争夺资源,还会可控吗?
1周前·黑龙江

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好视频,看完了。2026年第一个长视频。Ai优化之路相比进化,时间来看真的太短太短了,自然界可以竞争淘汰,到现在还有古老的动植物存活,他们在进化史上貌似是落后,但是数量也不一定少,科学家应该像自然界一样容许 Ai有丰富的物种,而不是通用一家独大
1周前·广东

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你的意思是咖啡机是机器必须识别的吗?这不是抬杠吗?人没有见过咖啡机,那也是懵逼。机器能认识什么是电源,自主换电就已经不错了。一次设计就使用万年,怎么可能呢。凡是存在,必有缺陷。人是这样,人工智能也是如此。通用智能也不过是贴近生活,生产而已。
2天前·湖北

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我就是晶体智力,初中成绩可以高中就不行了
1天前·福建

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不是另一种工具而是生产出另一种生命的意思吧。硅基生命?
1天前·湖北

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道生一一生二二生三三生万物,万物皆脱离不了宇宙法则,物理学的一层基石原理叫最小作用量原理:系统从初始状态到最终状态,可以想象出无数条可能的路径。杨立昆主张对应的是走最小作用量,哈萨比斯对应的是描述所有路径。技能与智能区别是路径长度的不同。哪种方式更优,取决于“智能”定义的长度和人类拥有的资源。技能我们能看到它的长度,而要掌握智能,更重要的是找到通用人工智能的锚点
6天前·广东

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会不会老是用人是怎么做的来衡量ai本身就不合理。如果ilya那些人一直在找更高的知识转化率的算法,chatgpt这种产品永远不会诞生。当然scaling law 只是当下ai的最优解,可能不是未来。
1周前·北京

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现在深度学习的问题是神经网络基于涌现/自组织/群体智能产出的结果极有可能是局部最优解也就是幻觉。注意:我这里指的不是训练神经网络参数时收敛到局部最优[微笑]
1周前·浙江

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基地
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