计算理论是多伊奇选定的四大理论之一。CS是一门基础科学。认为学CS是学写代码混饭吃,这种认知已经正在过时,所以基于此前提的讨论本来就是多余的。如果按照围绕学不学CS争论的逻辑,数学物理更不要碰了。 抱以这种狭窄的认知,在LLM飞速拓展个人认知能力与边界的现在,本来就选择了被淘汰的命运。学什么都没关系。 有人在开动所有最新最快最好的信息渠道高速学习以前令人望而生畏的基础学科,有人在争论“学它干嘛,能当饭吃吗”。十年之后,吃不上饭的会是谁?
计算理论是多伊奇选定的四大理论之一。CS是一门基础科学。认为学CS是学写代码混饭吃,这种认知已经正在过时,所以基于此前提的讨论本来就是多余的。如果按照围绕学不学CS争论的逻辑,数学物理更不要碰了。 抱以这种狭窄的认知,在LLM飞速拓展个人认知能力与边界的现在,本来就选择了被淘汰的命运。学什么都没关系。 有人在开动所有最新最快最好的信息渠道高速学习以前令人望而生畏的基础学科,有人在争论“学它干嘛,能当饭吃吗”。十年之后,吃不上饭的会是谁?
𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
3小时前
人类智能的飞跃离不开语言这一强大的符号系统,但其生理基础是神经网络的连接。同样地,LLM的革命性突破也并非单一范式的胜利,而是用连接主义的强大“引擎”,成功驱动了语言这个复杂的符号系统,最终实现了能力的涌现。
𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
3小时前
大模型时代,企业AI落地心法-从过去单纯膜拜Palantir本体工程的一堆项目尸体中重生 范友们的实践总结得真好:用LLM生成细分领域本体字典,再打标切分文档,反过来再应用生成的时候,LLM的响应就有很惊艳的效果,在准确率和提供洞察上。 这似乎是LLM用于垂直领域场景的一个正确的方向。
Olivert
12小时前
多学点人工智能技术知识。 吴恩达老师的机器学习课程个人笔记