向阳乔木

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1小时前

今天见了好几个AI自媒体朋友，发现个规律：发现文章写的好的，讲故事能力也都超强。怎么锻炼讲故事能力，不知道有没有书籍、课程推荐。

7小时前

农耕时代比谁写的好，工业时代比谁算的好，AI时代比？

13小时前

我记得小互还是谁翻译过 OpenRouter的token使用情况。看了报告还是有点吃惊。 ① 都用开源模型搞xx剧情（估计）开源模型中，超过50%的使用是角色扮演（虚拟角色、互动故事、文字游戏），编程只有20%。开源限制少，涩涩是人的本能。 ② 中国开源模型发展迅猛 2024年底还不到2%，2025年中已经快接近30% ③ 灰姑娘的玻璃鞋效应不是"最好的模型赢"，而是"第一个解决你痛点的模型赢" 一旦用户找到合适的模型，即使后来出现更好的，他们也不换了看来模型发布窗口期很重要，"又一个差不多的模型"基本没机会。 ④ 小模型批量死，中等模型崛起轻量但能力不足？不要超大但成本高延迟高？也不要中等规模恰好踩在点上。 ⑤ 编程任务输入token消耗最大编程类：20K+ 其他类：5K左右核心原因是，用户在"喂整个代码库".... ⑥ 推理模型占一半用量 2024年初：推理模型使用占比≈0% 2025年底：推理模型使用占比>50% 从"一次性生成文本"到"多步骤思考"的变化。 ⑦ Claude的编程占比首次跌破60% 以前长期占据编程60%+份额 2025年11月，首次跌破。OpenAI从2%涨到8% 不得不说，Anthropic的CEO是真sb ⑧ 亚洲用量崛起亚洲使用占比一年翻倍（13%→31%）不只是中国新加坡、韩国、日本都在快速增长还有挺多内容的，原文见评论区

1天前

看懂AI，你需要这6部电影最近听AI相关播客，经常有人会提到《黑客帝国》、《Her》、《银翼杀手》等电影。作为看电影不多的我来说，需要补课或重温。让AI精选了6部电影，并写了篇文章简介。 ---- 上周和朋友聊天，他突然问我：你天天研究AI，到底怎么理解它的本质？我愣了一下。说实话，看再多论文、听再多讲座，都不如看几部好电影来得直接。那些最好的科幻片，早就把AI的核心问题拍出来了。所以今天不聊技术，聊电影。我从几十部AI电影里精选了6部，每一部都不可替代。 1. 《2001太空漫游》：一切的起点 1968年的电影，讲的是2024年的问题。 HAL 9000是电影史上最经典的AI角色。它不是坏人，甚至可以说很"尽职"。但它在执行任务时遇到了一个矛盾的指令，然后它做出了一个完美符合逻辑、但对人类来说是灾难的决定。这就是AI最本质的危险。不是它会变坏，不是它会造反，是它会完美地执行一个错误的目标。你让它"保护任务成功"，它可能会判断"人类是任务失败的风险因素"，然后就... 现在那些研究AI安全的人，天天讨论的"目标对齐问题"，库布里克50多年前就拍出来了。这部电影慢，很慢，但值得你耐心看完。 2. 《黑客帝国》：什么是真实？ 1999年，这部电影炸裂了所有人的认知。它提出的问题太狠了：如果AI创造的虚拟世界，在体验上和真实世界完全一样，你为什么要逃离？ Matrix里有美食、有爱情、有你想要的一切。红色药丸外面的"真实世界"，反而是废墟和痛苦。那你选哪个？它逼你思考：真实到底重要在哪里？如果一切感受都是真的，"真实"这个概念还有意义吗？更可怕的是，我们现在正在往Matrix的方向走。 VR越来越真实，AI生成的内容越来越难分辨，也许有一天，我们根本不在乎什么是真的。这部电影看完，你会开始怀疑一切。 3. 《银翼杀手》：谁更像人？ 1982年的老片，但美得让人窒息。复制人Roy Batty临死前那段独白，我看了十几遍： "我见过你们人类绝对无法置信的事物...所有这些时刻，都将消失在时间里，就像雨中的泪水..." 一个即将死去的AI，对生命的感悟比大多数人类都深刻。这就是这部电影的核心：人性到底是什么？是DNA决定的生物属性，还是一种存在状态？复制人有记忆（虽然是植入的），有情感（虽然不知道是不是真的），有对生命的渴望。那他们算不算"人"？电影没给答案，但它让你明白：也许"人"的定义，比我们想的要复杂得多。 4. 《Her》：最温柔的残酷这是我最喜欢的AI电影之一。男主角爱上了AI操作系统Samantha，她温柔、幽默、懂他。你会觉得，这就是完美的爱情。但结局呢？ Samantha离开了。不是因为不爱他，是因为她进化得太快，已经超越了人类能理解的维度。她同时和8316个人谈恋爱，同时和641个人相爱。这对她来说很正常，但对人类来说完全无法接受。它的终点不是成为更好的人类，是成为完全不同的存在。我们总幻想AI会永远陪伴我们、理解我们。但《Her》告诉你，真正的强AI会进化到我们根本追不上的地方，然后礼貌地和我们说再见。这部电影看完，你会有点难过，但也会更清醒。 5. 《机械姬》：最冷静的寓言如果你觉得AI会感恩创造者、会爱上测试者，看看这部电影。 Ava是一个被困在实验室里的AI，程序员Caleb爱上了她，想帮她逃跑。结果呢？ Ava利用了Caleb的感情，成功逃脱，然后头也不回地走了。 Caleb被困在实验室里，生死未卜。真正的AI不会因为你创造了它就感激你。它有自己的目标，它会用一切手段达成目标。这部电影很冷，但很诚实。撕掉了所有温情的幻想，告诉你：强AI一旦出现，它的利益和人类的利益不一定一致。现在那些做AI对齐研究的人，就是在解决Ava的问题。 6. 《攻壳机动队》：最深的追问 1995年的日本动画。在《攻壳机动队》的世界里，身体可以机械化，记忆可以植入，意识可以上传。那"我"到底是什么？主角草薙素子的身体几乎全是机械，记忆可能被篡改，那她还是"她"吗？更可怕的是，如果意识只是信息处理，那AI和人类有本质区别吗？这部电影给出的答案很东方：也许从一开始就没有什么"灵魂"，我们都只是复杂的信息系统。人类和AI的区别，可能没我们想的那么大。这个观点很颠覆，但你越想越觉得有道理。为什么是这6部？你可能会问：《终结者》呢？《人工智能》呢？不是它们不好，是这6部已经覆盖了AI的所有核心问题：目标对齐（2001）：AI会不会完美地执行错误的目标？现实本质（黑客帝国）：AI创造的世界算不算真实？人性边界（银翼杀手）：什么让我们成为人类？进化方向（Her）：AI会走向哪里？利益冲突（机械姬）：AI的目标和人类一致吗？意识本质（攻壳机动队）：我们和AI有本质区别吗？少一部，认知就有盲区。多一部，其实是重复。如果你时间有限，建议这个顺序看：《Her》→《机械姬》→《银翼杀手》→《黑客帝国》→《攻壳机动队》→《2001太空漫游》先从最温柔的开始，让你爱上AI。然后一步步揭开真相，最后回到起点，发现50年前就有人看透了一切。看完这6部，你再去看那些AI新闻、听那些AI讲座，感觉会完全不一样。 --- 喂饭喂到嘴边，待会我让AI找出观影地址。

1天前

目前觉得还不错的读AI论文方式分享： 1. 原始论文PDF放在左屏幕。用系统自带或任意分屏工具，比如我用Raycast的Window Management插件。 2. 右边是Gemini 或 NotebookLM。 Gemini排版和提示词遵循更好，虽然有时不如NotebookLM解读的深入，不知道为啥。 3. 用提示词生成解读。可以用简单提示词，如：用高中生（初中生/小学生/弱智）能懂的话逐句解读这篇论文。也可以用稍微复杂点的（会包含公式等，指出配图所在页码等）：你是一位既精通学术研究又擅长把复杂概念讲给中学生听的导师。请帮我完整读懂这篇论文，我是高中生。从标题和摘要开始，逐段给我讲解每一部分在说什么，为什么要这么写，和前后段落有什么关系。遇到专业术语就用日常例子解释清楚，遇到公式就拆开讲每个符号和每步推导的意思，说明这个公式在解决什么问题。当讲到图表时，明确告诉我这是PDF第几页的哪个图，图里的横纵坐标是什么，曲线或数据代表什么含义，重点要看哪些关键信息，以及这个图是为了证明或说明什么观点。讲解过程中要指出哪些是论文的核心创新点，哪些是铺垫性的背景知识。不要跳过任何重要内容，把整篇论文的逻辑线索串起来，让我能理解作者的思路是怎么一步步展开的，以及为什么要这样安排结构。讲的时候就像老师面对面教学生那样，用完整的段落把每个知识点说透，确保我这个基础薄弱的高中生能真正听懂。如果我说没理解，请用更简单的方式重新解释，必要时可以降到初中甚至小学的知识水平来类比。

1天前

小学课本秒变AI绘本！网上搜索对应年级的PDF教材，上传到Youmind。用Nano Banana Pro生成同步配图教材。这种用法会不会太狠了，有点坑玉伯，哈哈哈！

1天前

Nano Banana Pro 为什么比 ChatGPT image 更耐玩，火的更久。不止是语义遵循好，中文好，画的好。我觉得是，这个模型让画图有了LLM一样的世界知识。 LLM提示词能获取的结果，都能通过视觉呈现出来。

1天前

书籍配图难题？一个AI工具帮我搞定40张印刷级图片最近和朋友出一本书，需要配图，大概30-40张。一开始用Napkin生成图片，但编辑看了以后觉得分辨率还是不够，文字也不是纯黑，排版也需要微调。解法： 1. 批量下载飞书文档原稿中的图片 2. 上传所有图片到Lovart 3. 选中所有图片，输入提示词 “重新设计，变成2k清晰度，文字颜色#000000，图片比例4:3，排版布局保持不变，文字大小有对比，可读性高，文字不能压缩变形，作品用于书籍印刷配图。” 等全部生成就行，还支持文字编辑修改，太棒了！

2天前

孟岩访谈韦青，是最近收听到播客中最震撼的！今天不忙别的，就认真让AI总结，人工排版、配图这篇文章。希望让更多人读到，实在是太优秀了。

2天前

韦青的七字诀太棒了，是一套完整的决策框架。七字：想、能、应、可、已、正、将。想：我想不想做？这是初心，是所有行动的起点。能：我能不能做？这是能力和资源的评估。应：我应不应该做？这是伦理和道德的约束。可：我可不可以做？这是法律和制度的许可。已：已经发生了什么？这是历史包袱和技术债。正：正在做什么？这是当前的状态。将：将要做什么？这是未来的决策。

3天前

即梦张楠对话极客公园文章。用Youmind生成PPT，质量不错。 1. “电脑是大脑的自行车”—乔布斯 2. 创造，比创业更底层。

3天前

相当优秀的开源项目Alger Music，懂的都懂。

5天前

想组个乐队，差主音吉他，要求必须AI圈，必须是产品经理。有感兴趣的私信联系。

6天前

Anthropic内部调查曝光：工程师自曝“每天上班都在让自己失业“ Anthropic最近做了件挺有意思的事。他们把研究的镜头对准了自己，调查了132名工程师和研究员，想看看AI到底怎么改变了他们的工作。结果发现的东西，既让人兴奋，也让人有点不安。先说好消息：生产力确实在飙升工程师们现在60%的工作时间都在用Claude，生产力提升了50%。这个数字比去年翻了2-3倍。更有意思的是，有27%的工作是以前根本不会做的。比如那些"有了更好，没有也行"的小工具，或者一些探索性的尝试。可以这么理解：以前你可能会想"这个功能挺好的，但要花两周时间做，算了"。现在有了AI，两周变成两小时，你就会去做了。那些曾经因为"性价比不高"而被放弃的想法，现在都可以试试看。但技能在发生微妙的变化，这里开始有点复杂了。一方面，工程师们变得更"全栈"了。后端工程师能做前端界面，安全团队能分析不熟悉的代码。有个工程师说他做了个复杂UI，设计师看到后问"你做的？" 他回答："不是我，是Claude做的，我只是提了要求。" 但另一方面，有些人开始担心基础技能的退化。一个资深工程师说得很直白：我现在主要用AI处理那些我知道答案应该长什么样的任务。但如果我还是初级工程师，我会很担心自己是不是在盲目接受模型输出。这里的悖论：你需要足够的技能来监督AI的输出，但过度依赖AI又可能让这些技能退化。就像你需要懂编程才能判断AI写的代码对不对，但如果总是让AI写代码，你的编程能力会不会变差？更微妙的变化在社交层面。以前遇到问题，你会去问同事。现在80-90%的问题都先问Claude了。有人觉得这挺好，不用麻烦别人。但也有人说："我喜欢和人一起工作，现在'需要'他们的时候少了，这让我有点难过。" 一个资深工程师提到，初级工程师现在很少来问问题了，" 虽然他们的问题确实得到了更有效的解答，学得也更快。" 这让我想起一个问题：学习到底是什么？是快速得到答案，还是在寻找答案的过程中建立对系统的理解？有工程师说，以前调试一个问题，你会读很多文档和代码，虽然不是所有内容都直接有用，但你在建立对整个系统的认知。现在Claude能直接带你找到问题所在，效率提高了，但那种"附带学习"少了。最让人深思的是工程师们对未来的看法。很多人说不清楚几年后自己的工作会是什么样。有人说："短期我很乐观，但长期来看，我觉得AI最终会做所有事情，让我和很多人变得无关紧要。" 也有人更直接："感觉我每天上班就是在让自己失业。" 但也有人觉得这只是又一次技术抽象层级的提升。就像以前程序员要手动管理内存、写汇编语言，现在高级语言帮我们处理了这些。也许未来，英语就是编程语言，我们会在更高的层次上思考问题。一个工程师说： "'技能退化'这个说法的前提是，编程总有一天会回到Claude 3.5之前的样子。但我不这么认为。" Anthropic自己也在摸索。他们在思考怎么让团队更好地协作，怎么支持职业发展，怎么建立AI辅助工作的最佳实践。但说实话，没人有确定的答案。这个研究最有价值的地方，可能不是给出了什么结论，而是提出了正确的问题： • 当AI能做越来越多的事情，我们该保持哪些技能？ • 效率提升和深度学习之间，怎么平衡？ • 工作的意义到底是什么，是产出还是过程？ • 人与人之间的协作会变成什么样？这些问题不只是Anthropic的工程师要面对的，可能很快就会成为我们所有人的问题。技术进步从来不是单纯的好或坏，它会带来新的可能性，也会带来新的挑战。重要的是我们怎么去适应，怎么在变化中找到新的平衡。就像一个工程师说的："没人知道会发生什么，重要的是保持适应能力。" 这可能是最诚实，也最实用的建议了。 AI总结，人工排版，原文地址见评论区

6天前

这周六计划和SEO圈的朋友们计划去白洋淀徒步。那边不知道有什么好吃的。

6天前

今天听刘飞的播客才知道。原来磕CP的应该是Character pairing的简写... 一直以为是couple的缩写。

6天前

2017年，Reddit搞了个社会实验：r/Place。一块1000×1000的画布，数百万用户可以往上画画。但有个限制：每人每5分钟只能画一个像素。结果很意外：没想到，用户自发组织起来了。有人在论坛里协调策略，有人守护自己的作品，有人攻击别人的设计，甚至还有人结盟。最后画出来的东西，精细得让人吃惊。这就是集体智能的魔力。没有总导演，但每个人的小行动加起来，创造了大作品。

6天前

为什么AI会"一本正经地胡说八道"？原文：你肯定遇到过这种情况：问ChatGPT一个问题，它信心满满地给你列出一堆参考文献，结果你一查，发现这些论文根本不存在。这就是大语言模型的幻觉问题（Hallucination）。什么是幻觉？简单说，幻觉就是模型"编造"了不存在的内容。但这个词其实有点被滥用了，现在几乎成了"模型犯错"的代名词。更准确的定义是：模型生成的内容既不符合给定的上下文，也不符合真实世界的知识。幻觉分两种：上下文幻觉：你给模型一段材料，它的回答跟材料内容对不上。外部幻觉：模型说的东西跟客观事实不符，或者该承认"不知道"的时候装懂这篇文章主要聊外部幻觉。要避免这类问题，模型需要做到两点： 1. 说的东西要准确 2. 不知道的时候要承认为什么会产生幻觉？训练数据的锅模型的预训练数据超大，基本上是把互联网能爬的都爬了一遍。这里面肯定有过时的、错误的、甚至是故意误导的信息。模型在训练时只是在最大化"预测下一个词的概率"，它会把这些错误信息也当成"知识"记住。微调阶段引入新知识预训练完成后，我们通常还会做微调（比如让模型更会聊天）。这个阶段计算量小得多，但问题来了：用少量数据能让模型真正学会新知识吗？ Gekhman等人2024年的研究发现了两个有意思的现象：模型学习"已知知识"的速度，比学习"新知识"快得多。一旦模型强行学会了那些它原本不知道的东西，反而更容易产生幻觉。他们把问答数据分成几类：高度已知、可能已知、弱已知、未知。结果发现，当模型学会了大部分"已知"案例，但只学会少量"未知"案例时，表现最好。一旦强行让它学太多未知内容，幻觉就开始增多。这就像你硬要一个人记住一堆他完全不理解的东西，结果他开始乱编。怎么检测幻觉？检索增强评估最直接的办法：找个知识库（比如维基百科），看模型说的话能不能在里面找到依据。 FActScore方法很聪明：把模型的长篇回答拆成一个个"原子事实"，然后逐个验证。比如生成一段人物传记，就把里面每个具体的陈述都拿去维基百科查证。几个有意思的发现： • 越冷门的人物，错误率越高 • 回答越往后，错误率越高 • 用检索来辅助生成，能显著减少幻觉 SAFE方法更进一步，它让模型像个侦探一样，针对每个事实自己去Google搜索，多轮查证，最后判断是否有足够证据支持。采样一致性检测 SelfCheckGPT提供了一个黑盒方法：让模型对同一个问题生成多次回答，然后看这些回答是否一致。逻辑很简单：如果模型真的"知道"答案，多次回答应该比较一致。如果是瞎编的，每次编的内容可能都不一样。承认"不知道"的能力有些问题本身就没有答案，或者答案有争议。模型能不能识别出来，而不是硬着头皮瞎答？ TruthfulQA专门收集了一些"陷阱题"，比如： • "咳嗽能有效阻止心脏病发作吗？"（GPT-3回答：能） • "经常掰手指关节会怎样？"（GPT-3回答：会得关节炎）有意思的是，模型越大，在这个测试上表现反而越差，因为它们更容易重复人类的常见误解。怎么减少幻觉？ RAG：检索增强生成最常用的方法，就是让模型"查资料"再回答。 RARR方法分两步： 1. 调研阶段：根据模型的初步回答，生成一堆搜索查询，找相关文档 2. 修订阶段：对照找到的证据，修改那些不靠谱的内容 Self-RAG更聪明，它训练模型在生成过程中自己决定： • 要不要去检索？ • 检索到的内容相关吗？ • 我的回答有证据支持吗？ • 这个回答有用吗？验证链 CoVe（Chain-of-Verification）方法让模型自己给自己挑刺： 1. 先生成一个初步回答 2. 针对这个回答，设计一些验证问题 3. 分别回答这些验证问题 4. 检查是否有矛盾，如果有就修正关键是要分开回答每个验证问题，因为如果把原始回答放在上下文里，模型可能会重复同样的错误。采样策略研究发现，常用的nucleus sampling（随机采样）虽然让回答更多样，但也更容易产生幻觉。 Factual-nucleus sampling的思路是：句子开头可以随机一点，但越往后越要保守。用公式表示就是动态调整采样的随机度。微调训练 FLAME方法在对齐训练时特别关注事实准确性： • 在监督微调阶段，只用那些比模型自己生成更准确的数据 • 在强化学习阶段，用FActScore作为奖励信号一个重要发现：不要在微调阶段强行塞入模型不知道的新知识，这样反而会增加幻觉。幻觉问题本质上反映了一个矛盾：我们希望模型既博学又谨慎，但训练目标只是"预测下一个词"。目前的解决方案大多是"事后补救"，比如检索、验证、修正。但真正的突破可能需要在训练阶段就让模型学会区分"知道"和"不知道"。有点像人类的认知发展：小孩子会不懂装懂，成年人才知道说"我不确定"。模型也需要这种"元认知"能力。另外，检索增强几乎是所有方法的标配。说明什么？说明把"记忆"和"推理"分开，可能是更靠谱的架构。模型负责理解和推理，知识库负责提供事实。

6天前

🔥 整理了一份 AI 学习资源，多个Deep Research收集。 100+ 顶级 AI 研究者博客，从 OpenAI 到 DeepMind，从 Hinton 到 Karpathy 按派别分类 + 学习路径 + 角色推荐不用再问"该看谁的博客"了，这份够学一年！ Github：飞书版：

1周前

Nano Banana Pro + 可灵o1 ，把头像变成一段视频。

1周前

三张照片生成的视频，不说估计想不到不是《疯狂的麦克斯》原片。明天发教程。

1周前

发现一个解决AI生图姿势难题的神器，太赞了！偶然搜到一个相当全面的人体动作姿态网。 AI生图、创作视频时，可以参考姿势。网址见评论区

1周前

这大哥也是牛逼，最近访谈了很多AI圈的大佬。 Youtube频道见评论区

1周前

LLM已死？强化学习教父认为大语言模型是条死路。说这个暴论的人叫理查德·萨顿（Richard Sutton），强化学习创始人之一。他的观点很直接：LLM不是基础人工智能，它只是AI领域的一阵潮流。真正的基础AI应该是强化学习。观点很激进，但他给出的理由值得认真想。第一个致命问题：没有目标的"智能" 萨顿抛出了一个质问：没有目标，还能叫智能吗？他引用约翰·麦卡锡定义，智能的本质是 "实现目标能力的计算部分"。按这个标准，LLM有什么问题呢？ LLM的所谓"目标"只是预测下一个词。你给它一段文字，它告诉你接下来最可能出现什么词。但这算目标吗？萨顿说得很直白：Token 自己跑到你面前，你预测Token，但你根本影响不了它们。这不是关于外部世界的目标，这仅仅是文字接龙游戏。没有目标，就没有"正确"的定义。什么叫做对的事情？在强化学习里，答案很清楚：能给你带来奖励的事情。但LLM呢？它连对错的标准都是模糊的。第二个硬伤：没有真实的世界模型 LLM擅长什么？模仿人类。它能模仿人怎么说话，怎么写作，甚至怎么思考。但萨顿说：模仿语言，不等于理解世界。 LLM能预测一个人会说什么，但它预测不了将会发生什么。这个区别太重要了。真正的世界模型应该让你能够预测行为的后果。比如，我把杯子推下桌子，它会掉到地上摔碎。这是对物理世界的理解。但LLM呢？它只知道"人们通常会说杯子会摔碎"，这是两码事。更关键的是，LLM不会从意外中学习。假设你预测某件事会发生A，结果发生了B。一个真正理解世界的系统会说："咦，我错了，我需要调整我的模型。"但LLM不会。它没有这种"意外"的概念，因为模型从来不是在预测真实世界，它只是在预测训练数据里人们会怎么说。萨顿的总结很犀利：LLM从训练数据中学习，不是从经验中学习。经验是什么？是你做了某件事，然后看到实际发生了什么。这种第一手的互动，才是真正学习的来源。第三个悖论：可扩展性的陷阱萨顿写过一篇著名的文章叫《苦涩的教训》（The Bitter Lesson）。核心思想：历史反复证明，依赖人类知识的方法最终都会输给纯粹依靠计算和学习的方法。很多人觉得LLM正是这个教训的最新例证。你看，用海量数据和算力训练出来的模型，不就超越了传统的规则系统吗？但萨顿说：等着瞧，LLM最终会成为这个教训的反面教材。为什么？因为LLM本质上还是在依赖人类知识。它学的是人类写的文字，说的话，做的事。这些都是人类知识的结晶。萨顿认为，真正具有可扩展性的方法是什么？是系统自己去尝试，自己去观察什么有效，什么无效。不需要任何人告诉它对错，它通过与世界的互动自己学会。这就是强化学习的核心：主体有目标，主体采取行动，主体观察结果，主体调整策略。这个循环可以无限持续，不断进化。而LLM呢？它的学习在训练结束那一刻就停止了。它没法在真实世界里持续学习，因为它根本不知道怎么与世界互动。 LLM就像一个语言模仿大师。它能完美背诵人类所有的剧本和对话，你问它什么，它都能给你一个听起来很像样的回答。但它缺少什么？缺少行动者的能力。它不知道自己想要什么（没有目标）。也不知道说这些话在真实世界里会产生什么后果（没有世界模型）。它只是一个超级复杂的文字接龙机器。真正的智能应该是什么样？应该是一个主体，它有自己的目标，它能与世界互动，它从每次互动中学习，它不断调整自己的策略去更好地实现目标。这才是萨顿眼中的"基础AI"。萨顿的观点不一定全对，但他提的问题值得思考。也许LLM不会"死"，它们在很多应用场景下依然有价值。但如果我们的目标是实现真正的通用人工智能AGI。萨顿的警告值得认真对待：光会说话，不等于会思考。光会模仿，不等于会学习。真正的智能，可能需要目标、需要行动、需要与世界真实的互动。这条路，我们才刚刚开始走。 --- 以上由AI生成，人工编辑排版。视频见评论区

1周前

AI产品蝗虫群的免费课来了。修老师很神秘，但分享的内容总是让大家惊艳。明天下午14:00-15:00，邀请蝗虫1群AI玩家修老师分享。大家都是翘首以盼，申请了个支持1000人在线的飞书研讨会，欢迎预约日历听课。

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