𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

0 关注者

16小时前

当然目前LLM还不具备生成解释性的动机,还依赖于人与LLM交互的投射与反投射机制。但是这种机制背后的人工神经网络计算的不可解释性,也是Hinton等人细思极恐不寒而栗的所在。

#LLM #人工智能 #Hinton #神经网络 #不可解释性

相关新闻

placeholder

铁锤人

1小时前

我之前不信 Agent 的,现在我信了,要开始写 Agent 了

placeholder

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

3小时前

LLM从来都是那个聪明用哪个,用户迁移成本很低的; 希望基模厂商保持敬畏之心,好好利用LLM的认知能力帮用户解决好问题。

placeholder

Xiaowen

4小时前

Banana Nano 的画图能力是真的厉害。 给文章配图都不用动脑子,直接扔全文就可以了。

placeholder

Oasis Feng

14小时前

受到朋友遭遇的影响,开始关注心理学,尤其是心理疗愈。最近读完了《心理治疗为什么有用》,完全改变了我对心理治疗的肤浅理解。 原来大部分的心理问题都是大脑神经网络出现了联通性或者功能性的问题,而心理治疗就是利用神经网络的可塑性对其定向修复。美妙之处在于,它无需开颅,只凭借沟通完成。🪄

placeholder

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

16小时前

LLM 的出现制造了一种 解释性幻象:语言看似主动解释了世界,但其根本只是统计折叠;解释性真正的主体性仍然依赖人类的投射与反投射。

© 2025 news.news. All rights reserved. 0.15557 秒. v1.0.46
我的评论