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回复@Sourdough: 我觉得商家们的智慧是无穷的,AI太耗能了,咱开发一个不太耗能的AI配合人脑用。公式是死的,人是活的//@Sourdough:回复@关山:并不是用大学生堆叠就可以解决所有问题。
预测蛋白质折叠方式,堆人并不行,训练有这样能力的人就是限速步骤,而有限这些人加在一起的速度,也比不上一个训练好的大模型。
而一旦在生物科技上加速,所创造出的未来可能性,产业之广大,又是100大学生解决不了的。
引用:
2024-05-23 18:09
实在忍不住吐槽一个很流行的观点(尤其在中文环境中),即AI的尽头是能源。这得脑子进多少水才会这么想。理性拆解我就不做了,我这里做个类比吧:
奶牛吃草然后挤出牛奶,于是就有人鼓吹,牛奶的尽头是草原。
我了个去!

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05-23 19:17

这让我想起了好多年前,我在上海创业的时候,做的东西和数字游戏有一定的关联。那个时候就和一个EA的高管闲聊AI在游戏中的应用场景,他半戏谑地说,在中国不需要这个东东,弄一帮真人直接假扮NPC和玩家互动就是最牛B的AI了。我理解他在说什么,但总感到哪里有点不对劲,且有点不是滋味。

05-23 19:17

人脑的爆发力确实强,在初始情况下,你训练一个大模型去理解一个事情,可能九牛二虎之力,花人力金钱无数,而人脑稍微脑洞一下,就会了。这个能效确实无可比拟
我是觉得,在某些领域上,人脑有上限,一旦需要考虑的参数堆叠到一定程度,就只有不断训练的AI大模型去突破了。
在一些限定事情上总会有那么一个临界点,今后只能交给AI去做