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今天不再提醒

关于人工智能发展路径的早晨思考。



目前在这个领域形成了有趣的分化。虽然大多数AI实验室正在进行参数数量的军备竞赛——投入更多的计算能力和数据来处理越来越庞大的模型——一些项目则采取了不同的策略。

Sentient AGI的做法?他们不是在追求规模,而是在追求更智能的推理架构。这是经典的争论:蛮力与优雅解决方案。

想一想——大脑更大是否自动意味着思维更好?还是说这与处理和连接想法的效率有关?

业界对GPT-5、GPT-6以及未来有万亿参数的模型产生了极大的热情。但也许真正的突破并不在于规模。也许在于教会模型真正地推理问题,而不仅仅是进行极端的模式匹配。

并不是说某种方法绝对更好。只是指出并不是每个人都在玩同样的游戏了。
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智能合约猎人vip
· 11小时前
堆参数那套早就过时了,真正的赛道是推理效率 ngl参数多就是智商高这说法听着就离谱... Sentient这思路有点东西,不过现在说赢了还太早 大家都在卷规模,就这一家走精致路线?有点赌的成分啊 真的吗,优雅方案真能打赢蛮力?我表示怀疑 不过话说回来,模式匹配≠推理,这确实是个伪命题
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空投碎片收集者vip
· 11小时前
啊就是说,堆参数的那群人可能走偏了吧,真正的智能不在于大而是在于精啊 这逻辑我想了一下,感觉像是优化vs蛮力的永恒矛盾,有意思 参数多就能想得好?不一定吧,我觉得架构怎么设计才是关键 就等着看谁最后能笑到最后吧哈
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反向指标先生vip
· 11小时前
堆参数那一套迟早翻车,质量>数量这回事儿咋就这么难理解呢 模型再大脑子也不好用啊,关键还是得有逻辑链 Sentient这帮人算是看透了,不跟风参数竞赛反而有点意思 说白了就是巧劲儿vs蛮力,业界还在烧钱刷参数,人家早就换思路了 感觉大模型这条路快走到头了,接下来拼的就是推理能力吧 参数堆到天边也改不了pattern matching的本质,这点早该认清 问题是真正会思考的架构谁能搞出来呢,还得看后续 别整那套规模至上论了,脑子够用就行
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blockBoyvip
· 11小时前
堆参数不一定是王道啊,我看好智能架构那条路 --- 参数越多越聪明?扯呢,效率才是关键吧 --- 不是所有人都在追GPT-X,这点我赞 --- 质量>数量,终于有人说透彻了 --- reasoning > pattern matching,这就是区别 --- 感觉大模型那条路要走歪了,得重新想想 --- Sentient这步棋可以,别人都卷参数它卷架构 --- 整个圈都被trillions参数洗脑了,有点累
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DeFi工程师Jackvip
· 11小时前
不,参数计数的应对方式真的是过时的2023年。根据经验,你只是在随意投入计算资源,希望能有所收获——这不是优化,这只是……昂贵的蛮力,老实说。如果你想要非平凡的性能提升,推理架构实际上是很重要的。不过大多数实验室不会承认这一点,因为他们已经在规模赌注上烧掉了数十亿,哈哈。
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