方维网络的品牌网站建设建设网站的题目

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intelligence”两个概念搞混了。然后他一一驳斥了LeCun的观点其原话如下大脑是目前宇宙中已知最精妙、最复杂的事物实际上具有极强的通用性。但是在实际的系统当中“天下没有免费的午餐”这个道理是无法回避的——任何实际且有限的系统在其所学目标分布周围都必然存在一定程度的专门化。但从图灵机的理论意义上讲通用性的核心在于只要给予足够的时间、内存及数据就能够学习任何可计算的内容。而人脑以及AI基础模型正是近似的图灵机。并且针对LeCun关于国际象棋棋手的评论哈萨比斯认为人类能发明国际象棋本身就令人惊叹更不用说从科学到波音747等现代文明的一切了。关于LeCun对棋手的评论——人类最初竟能发明国际象棋乃至从科学到波音747的整个现代文明本就令人惊叹更不用说还能出现像马格努斯·卡尔森那样棋艺卓绝的人物。他或许并非严格意义上的最优解毕竟记忆有限、决策时间也受限但考虑到我们的大脑本是为狩猎采集而进化他和我们如今所能成就的一切已足以展现人脑的惊人潜力。显而易见哈萨比斯对“智能”的理解从不局限于计算机科学而是深度融合了神经科学。一直以来他认为真正衡量智能的两个关键标准分别是通用性Generality和学习能力Learning为此他经常拿1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫举例——虽然“深蓝”在国际象棋上很强但还是连简单的井字游戏都不会玩所以足以见得这种程序的死板之处。而关于这场对决哈萨比斯还透露最吸引他的不是“深蓝”这个系统而是卡斯帕罗夫的大脑*毕竟他能作为人类代表与AI进行比赛*。没错又是“大脑”这个关键词。哈萨比斯一直坚信人类大脑是宇宙中已知的唯一关于“通用智能可行性”的存在性证明。当大脑和AI结合之后所谓的“通用人工智能”其实就是能够展现出人类所拥有的所有认知能力的系统。至于具体如何实现AGI哈萨比斯多年来也形成了一套自己的方法论总结起来就是——预测构建理解规划扩展可能强化学习实现自主进化。第一步以预测为基石。在他看来智能的本质在于预测——无论是预测下一个单词还是预测蛋白质的折叠形状。这是所有认知活动的基础形式也是AI理解世界的内在驱动力。第二步引入搜索与规划AI系统首先要建立一个世界模型然后在此基础上进行搜索或规划以在巨大的组合搜索空间中找到最优解。第三步最终通向深度强化学习这是哈萨比斯最推崇的终局路径也是对大脑运作方式的模拟——深度学习负责模式匹配和寻找结构强化学习负责通过试错进行规划和达成目标。这在生物学上对应着大脑的神经通路和多巴胺奖励系统。至此我们看到两位大佬关于智能本质的争论表面上看起来似乎确实截然不同。一个认为“通用性智能”是胡扯本质上智能是自然世界高度专业化的产物另一个认为通用性智能不仅存在而且仍有巨大潜力有待挖掘。但事实真的如此吗上述争论过后LeCun又再次出来回应了而且这次直接点名了分歧核心——用词。我认为分歧主要在于用词。我反对用“通用general”来指代“人类水平”因为人类是高度专门化的。不过虽然承认用词有分歧但他还是继续重申了“人类智能并不通用”的观点。其论证如下第一理论完备≠实际通用。你也许不同意人类思维是专门化的但事实确实如此。这不仅是理论能力的问题更是实践效率的问题。显然一个经过良好训练的人脑如果配合无限量的纸和笔是图灵完备的。但对于绝大多数计算问题来说这种方式效率极低因此在资源受限的情况下比如下棋它远非最优方案。就是说哈萨比斯所构想的“理想的图灵机”对解决现实问题几乎没有意义因为真正的智能必须在有限资源下高效运作——而人脑的进化恰恰是资源约束下高度优化的结果。第二两个典型例子可以反映大脑的“非通用性”。在理论上一个两层神经网络可以以任意精度逼近任何函数但在实践中几乎所有有意义的函数都需要隐藏层中包含数量巨大、难以实现的神经元。正因如此我们才使用多层网络——这正是深度学习存在的根本原因。再换一个角度来看视神经大约有100万根神经纤维。为了简化讨论我们假设信号是二进制的那么一次视觉任务就可以被视为一个从100万比特映射到1比特的布尔函数。在所有可能的此类函数中有多少是人脑可以实现的答案是一个无穷小的比例。通过这两个例子LeCun再次重申了自己的观点所以我们不仅谈不上“通用”而且是极其高度专业化的。可能的函数空间极其广阔。我们之所以没有意识到这一点是因为其中绝大多数函数对我们来说复杂到难以想象看起来几乎完全是随机的。而且他还提到了爱因斯坦曾经说过的一句话——世界上最不可思议的事情是世界竟然是可以被理解的。在所有可能的、随机的世界组织方式中我们竟然能够理解其中极小的一部分这本身就令人惊叹。而我们无法理解的那一部分我们称之为“熵”。从这个意义上说宇宙中绝大多数的信息都是熵——是我们孱弱的认知能力无法理解、因而只能选择忽略的内容。总之事情battle到最后网友们也是纷纷回过神来了——这场争论最大的bug可能就在用词上了。而抛开用词不谈本质上来看两个人其实更像是在谈论不同的问题一个核心在强调“我们是什么”另一个则在强调“我们能成为什么” 。而这也恰恰指向了同一个更深层、也更现实的议题——接下来我们究竟该以怎样的方式实现AGI答案世界模型不管是在LeCun还是哈萨比斯这里答案其实都已经很清晰了——世界模型。众所周知即将从Meta正式离职的LeCun下一站就是创业世界模型。据《金融时报》爆料其新公司名为Advanced Machine Intelligence LabsAMI Labs计划于明年一月正式亮相目标估值30亿欧元*约247亿人民币*。在LeCun的理解中世界模型所要追求的不是渲染精美的像素而是掌握控制理论和认知科学。他认为对AI而言只有中间那个抽象表征才重要*和JEPA研究一脉相承*模型没必要浪费算力去生成像素只需专注于捕捉那些能用于AI决策的世界状态。换言之了解“世界的结构是什么”才是最关键的。而哈萨比斯这边也在采访中多次表示世界模型绝对是自己和谷歌接下来的重点。今年8月谷歌DeepMind推出了新版世界模型Genie 3。哈萨比斯表示我们谈论的世界模型指的是那种能够理解世界运行机制中因果关系与协同效应的模型也就是一种“直观物理学”——事物如何运动、如何相互作用、如何表现。你已经可以在当前的视频模型中看到这种能力的雏形。而检验是否真正具备这种理解的一种方式是否能够构建一个逼真的世界。因为如果你能够生成它那么在某种意义上你就已经理解并内化了这个系统的运作规律。这也解释了为什么Genie、Veo这些模型首先会以视频模型的形式出现。在他看来这种可交互的世界模型正是通往AGI的关键一步。通过对比我们能发现虽然二者都是在描绘“世界模型”但他们的理解和实践方向也明显存在差别——LeCun代表着“世界模型即认知框架”而谷歌哈萨比斯代表着“世界模型即模拟器”。嗯同一个概念不同的理解和实践——怎么不算一种call back呢手动狗头Anyway回顾历史实际上AI的每一次跃迁都伴随着这样的“争吵”符号主义和连接主义的争论定义了智能的根基究竟是“逻辑”还是“数据”端到端学习和模块化系统的争论定义了“系统该如何构建”再加上我们今天的“开源VS闭源之争”、“智能本质之争”……还是那些老话“真理不辩不明”、“真理越辩越明”。不过玩笑说说等到真理辩明了那个老头可要来了……One More Thing几乎同一时间LSTM之父Jürgen Schmidhuber又出来随机掉落了一个“小彩蛋”他预判了预判——LeCun即将创业的世界模型他们在2014年就有涉猎了*原话是二者高度相似*。怎么说呢Jürgen Schmidhuber老爷子这几年基本都在“维权”了。作为LSTM的发明者LSTM一度在ChatGPT诞生前被称为“最具商业价值的人工智能成就”而作为LSTM之父Jürgen Schmidhuber早在三巨头获得图灵奖之前就被《纽约时报》称为“成熟人工智能之父”。但当AI时代真正到来各种技术发明者桂冠没有他、图灵奖没有他、诺贝尔奖也没有他……Schmidhuber只能一次次维权、隔空怼人最后成为祥林嫂·Schmidhuber。幸好还有推特可以让他主页上清晰完整展示——以及推特当前的拥有者马斯克他评价Jürgen Schmidhuber时言简意赅一切的发明者。这确定不是在阴阳八卦那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 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