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置顶ww 失去尼加拉瓜
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不是做模型训练的人评价模型本质，就是外行人在猜；
为什么你把这么个猜测当成事实，是因为你实在太希望这是真的了，哪怕这种类比的猜测没有可靠性；
整个论调的逻辑是“我猜”，这不足以让你站到认知上游
为什么你把这么个猜测当成事实，是因为你实在太希望这是真的了，哪怕这种类比的猜测没有可靠性；
整个论调的逻辑是“我猜”，这不足以让你站到认知上游
TomXu在减肥: 这周一跟北大数学系的老同学 聊了聊大模型现在到底几斤几两 他在系里做首席教授 眼光毒，话说得也直 在某个领域的探索是全球领先 国际数学家大会上做 45 分钟报告 他说现在的大模型 说白了就是个人类知识图书馆 把前人的东西都装进去了 但离真正的智能涌现 还差着十万八千里 AGI的梦想当然可以有 但现实得拎清别自嗨 就拿IMO竞赛题来说 AI现在能解奥数题 听起来挺吓人对吧 其实全世界奥数题拢共 也就四千道左右的存量 题型翻来覆去就那些 AI把类似的题和答案都学了 照着思路套就能做出来 不是真会了，是见过了 你要是故意挖个坑 换个全新的出题角度 它立马就露馅 这个月初复旦就做了场实验 肖仰华教授的期末考试 玩法反过来了 学生出题 让AI来答卷子 五十一个学生每人出十道题 考Claude、DeepSeek这些主流模型 结果五十个人都难倒了AI 其中四个学生出的题 直接让某款大模型拿了零分 这事挺说明问题的 人稍微动点脑筋设个坑 AI就往里跳 所以核心问题就在这 大模型干的事 本质上是把人类历史上 上千亿人的知识攒到了一起 做了个超大的集合 它没有突破天花板 也搞不出真正原创的东西 一千个平庸的脑子加起来 还是平庸 不会突然就变出一个天才 海量知识的堆砌 不等于智能的涌现 这个道理挺朴素的 但很多人不愿意承认
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用上好AI，做上好生意，碾压奇技淫巧
奕辛: 好像又不怎么提超级个体了，这是认清了现实之后的嘴软么...
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