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V2EX  ›  coefu  ›  全部回复第 59 页 / 共 74 页
回复总数  1471
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2025 年 5 月 15 日
回复了 catazshadow 创建的主题 › 分享发现 › 总是有人从 AI 怎么工作反推大脑就是如何如何，人类就是如何如何
@trungdieu031 COT 只是让一个小学生对他思考模式更缜密，再怎么强化思考过程，也独立思考不出来微积分。并没有提升模型的能力。就像知识树，只是在现有的树里攘括更多的分支和节点而已，树本身没有拓展。那提升了什么能力呢？那些知识或许本身就有，但只是没想到而已。
2025 年 5 月 15 日
回复了 LunarSurfCorp 创建的主题 › 职场话题 › 转行做网安，找不到工作，家里变故，身心俱疲
@nonikka
https://www.v2ex.com/t/1126516?p=1#reply4
2025 年 5 月 15 日
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@catazshadow llm 的本质就是下一个字的概率预测，自己多看点入门的书就知道了，比如从零开始训练一个大模型。
2025 年 5 月 15 日
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@icyalala 你对智能的理解量，决定了是不是不如老鼠咯，你和我都不在一个频道上，有什么可讲的，不要艾特我了。
2025 年 5 月 15 日
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@trungdieu031 我过过脑子，当前 LLM reason 的能力怎么来的？不是 RL 后训练得到的？ COT 真要有提升的话，还关参数量什么事情？ 9B 的 LLM 带上 COT 能和 671B 的不带 reason 的比？
2025 年 5 月 15 日
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@trungdieu031 不是 GPU 的摩尔定律没到头，是他把芯片越做越大来提升的性能。因为 GPU 的独立性，他把现在电路板都做成芯片也行。
2025 年 5 月 15 日
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@icyalala 老鼠能感知危险，LLM 能吗？你对于智能的理解很片面。
2025 年 5 月 15 日
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@trungdieu031 别闹，但凡单卡能无敌上限，他会卖一体机？还搞光交换机拓展机柜？
2025 年 5 月 15 日
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@NoOneNoBody 乐观估计几十年。
2025 年 5 月 15 日
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@catazshadow yep ，摩尔定律到头了，无法切割原子。另外纵向立体堆叠也要考虑热量的问题。
2025 年 5 月 15 日
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@trungdieu031 非常遗憾 COT 并没有真正的强化智能。
https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1747286684&ver=5991&signature=61OTUTCOHehyblNBW0CuuArV9wBFpzc2KSyWq3VGUvgY1OZFXIHKq6qWL4mUw7n-saxTlncSs9g3*SL*7hsBoEiGa59*yLQURsL6rdHFM10zUCTVY0V39WFQk10sCDMY&new=1

你的情况是，想的多，看的少。
2025 年 5 月 15 日
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@cmdOptionKana 人脑内部演算，就是杨立坤现在搞的世界模型这条路。
2025 年 5 月 15 日
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@cmdOptionKana 不能，见我上述，语言只是智能的一个子集。
2025 年 5 月 15 日
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为了对股东有个交代，但凡有一种新的“大脑”模型，能对于陌生环境的问题，通过极少的训练（后者 0 训练，直接在动手的过程中学习）就能解决，谁用强化学习（针对特定场景试错巨量次来取得成功的经验）这种笨办法啊？
2025 年 5 月 15 日
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我纠正#64 的回答。

1 是 RL 的路线，2 是世界模型的路线。是因为本身缺少一个从根本上就无法高效泛化的“大脑”才走上面 2 个路线。

我纠正一下我的这个回答，因为 2 我回答错了，

这两种方法都是 RL 强化学习的方法，1 是在线强化学习，2 是有模型强化学习。
对于当前那些具身双足机器人学习家政或者别的人类技能的时候，用强化学习来做，那是没办法的办法，并不是这个办法是最优解。强化学习策略的泛化能力，在环境有根本性变化之后，就很低了。但是世界环境的特征是无穷的啊，怎么可能靠枚举来解决。或许在家政这个具体的领域，环境是可以收敛的，但是这个环境系数依然是庞大的。
2025 年 5 月 15 日
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@cmdOptionKana 你误解了我的观点，我的观点是对于技能泛化的能力。狼孩回归社会之后，擦桌子拖地不需要训练几千次才掌握，这就是我的观点。
2025 年 5 月 15 日
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@windghoul 栓 Q 。
2025 年 5 月 15 日
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@sillydaddy 你讨论的攻击味道太浓烈了，我回答了你艾特我的问题。
2025 年 5 月 15 日
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@cmdOptionKana
1.1 还没上小学的娃娃，他们可能不会读写文字，但是他们想玩手机，但是他们都不知道手机这两个字怎么写的。文字不完全代表智能。
1.2 原始人时代，文字还没有发明之前，智能也是存在的。
1.3 当前的 AI 是一个宽泛的定义，狭隘 AI 定义下的 LLM 看起来有局限性的智能。
1.4 强人工智能的 AI 还需要几十年发展。
2025 年 5 月 15 日
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@sillydaddy 下次否定别人的时候，不要带吧这个字，会让你没那么自信。我没说机器人训练为什么不如文本和视频训练。你所说的机器人训练的 2 种方法，只是在当前技术基础上的方法。你说的 1 是 RL 的路线，2 是世界模型的路线。是因为本身缺少一个从根本上就无法高效泛化的“大脑”才走上面 2 个路线。
你请一个保姆，还要让她训练几个月擦桌子和拖地？
自己没读过几本书就不要这么狂。
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