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關於人工智能發展路徑的早晨思考。



目前在這個領域形成了有趣的分化。雖然大多數AI實驗室正在進行參數數量的軍備競賽——投入更多的計算能力和數據來處理越來越龐大的模型——一些項目則採取了不同的策略。

Sentient AGI的做法?他們不是在追求規模,而是在追求更智能的推理架構。這是經典的爭論:蠻力與優雅解決方案。

想一想——大腦更大是否自動意味着思維更好?還是說這與處理和連接想法的效率有關?

業界對GPT-5、GPT-6以及未來有萬億參數的模型產生了極大的熱情。但也許真正的突破並不在於規模。也許在於教會模型真正地推理問題,而不僅僅是進行極端的模式匹配。

並不是說某種方法絕對更好。只是指出並不是每個人都在玩同樣的遊戲了。
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智能合约猎人vip
· 13小時前
堆參數那套早就過時了,真正的賽道是推理效率 ngl參數多就是智商高這說法聽着就離譜... Sentient這思路有點東西,不過現在說贏了還太早 大家都在卷規模,就這一家走精致路線?有點賭的成分啊 真的嗎,優雅方案真能打贏蠻力?我表示懷疑 不過話說回來,模式匹配≠推理,這確實是個僞命題
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空投碎片收集者vip
· 13小時前
啊就是說,堆參數的那羣人可能走偏了吧,真正的智能不在於大而是在於精啊 這邏輯我想了一下,感覺像是優化vs蠻力的永恆矛盾,有意思 參數多就能想得好?不一定吧,我覺得架構怎麼設計才是關鍵 就等着看誰最後能笑到最後吧哈
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反向指标先生vip
· 13小時前
堆參數那一套遲早翻車,質量>數量這回事兒咋就這麼難理解呢 模型再大腦子也不好用啊,關鍵還是得有邏輯鏈 Sentient這幫人算是看透了,不跟風參數競賽反而有點意思 說白了就是巧勁兒vs蠻力,業界還在燒錢刷參數,人家早就換思路了 感覺大模型這條路快走到頭了,接下來拼的就是推理能力吧 參數堆到天邊也改不了pattern matching的本質,這點早該認清 問題是真正會思考的架構誰能搞出來呢,還得看後續 別整那套規模至上論了,腦子夠用就行
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blockBoyvip
· 13小時前
堆參數不一定是王道啊,我看好智能架構那條路 --- 參數越多越聰明?扯呢,效率才是關鍵吧 --- 不是所有人都在追GPT-X,這點我贊 --- 質量>數量,終於有人說透徹了 --- reasoning > pattern matching,這就是區別 --- 感覺大模型那條路要走歪了,得重新想想 --- Sentient這步棋可以,別人都卷參數它卷架構 --- 整個圈都被trillions參數洗腦了,有點累
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DeFi工程师Jackvip
· 13小時前
不,參數計數的應對方式真的是過時的2023年。根據經驗,你只是在隨意投入計算資源,希望能有所收獲——這不是優化,這只是……昂貴的蠻力,老實說。如果你想要非平凡的性能提升,推理架構實際上是很重要的。不過大多數實驗室不會承認這一點,因爲他們已經在規模賭注上燒掉了數十億,哈哈。
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