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。

#LLM #基模厂商 #用户 #认知能力 #解决问题

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Dr.Hash“Wesley”

7小时前

孙割不敢回应自己是不是卖掉了用户的币只回应了能不能给利息哈哈哈。看来确实是他卖了😄

蓝点网

12小时前

法院裁定谷歌在用户退出活动跟踪后仍然收集用户数据，需要向 1 亿名用户支付 4.25 亿美元补偿性赔偿金。 2024 年 12 月代表律师已经向受影响用户发送邮件，如果你的 Gmail 邮箱收到过名为 Court-Ordered Notice of Class Action 的邮件，说明你有资格获得谷歌的赔偿：

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。

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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。

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

17小时前

日常阅读，更多是一种pretraining，只需要关注过程。过往，我们人脑的语言能力还是在于自然语言社会解释性，形式语言的逻辑证明是这种解释性的产品化，二进制计算机程序则是解释性的极致体现-可计算的可trackable也可以scalable，把形式语言关于计算确定性完全offloaded。 LLM的出现带来了彻底的offloading。不仅仅是形式语言如coding的生成，还在于自然语言本体

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。

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