那么，这和人工智能有什么关系呢？Ramstead说，这正是当代ML中缺少的东西。语言模型是强大的，因为它们不受物理现实的限制。他们可以想象独角兽，正是因为他们不必服从物理学。

#人工智能 #语言模型 #物理现实 #当代机器学习 #独角兽

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RamenPanda

1天前

按照现在的架势，最先弄出AGI的应该是谷歌了

RamenPanda

1天前

美银证券对 $NVDA 的评级（买入，目标价 275 美元）： “英伟达是唯一一家在大型人工智能集群中证明了全栈、机架规模执行能力的商用芯片供应商，首先是 Blackwell（GB200），接着是 Blackwell Ultra（GB300），明年则是 Vera Rubin（VR），这使其到 2026 日历年下半年将拥有三代产品经验。云资本支出担忧往往具有季节性（第四季度最高），通常在新一年开始

Ken Wong

1天前

前几天刷到的时候还以为是AI🥶

Colin Wu

1天前

亲身经历 AI 的第一和第二阶段，第三和第四阶段不知道什么时候会到来？第一阶段：视觉智能，人脸识别、自动驾驶、无人机第二阶段：认知智能，机器具有学习、理解、工作能力第三阶段：行动智能，家用、工业、人形机器人第四阶段？AI 城市？AI 企业？AI 社会？AI 决策？从过去来看，AI 的跨越发展往往都是突然到来，而不是渐进。

赵纯想

2天前

人工智能骗子们说：神经网络模拟的正是人脑的工作方式。但是，从那篇论文《all you need is attention》，到现在，谜底始终写在谜面上。从天文数字的语料中提炼出来的，就是注意力。大模型在生成“成功、乃是、失败、之”之后，它的所有注意力，都瞄准了那个“母”字。这是凝固的注意力，是僵尸注意力。而人脑的注意力是：我让你闭上眼睛，不许低头的情况下，告诉我，你手腕上的表丢了没有。这时候，

那么，这和人工智能有什么关系呢？Ramstead说，这正是当代ML中缺少的东西。 语言模型是强大的，因为它们不受物理现实的限制。他们可以想象独角兽，正是因为他们不必服从物理学。

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那么，这和人工智能有什么关系呢？Ramstead说，这正是当代ML中缺少的东西。语言模型是强大的，因为它们不受物理现实的限制。他们可以想象独角兽，正是因为他们不必服从物理学。