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日期: 2025-07-26 | 來源: DeepTech深科技 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
這樣壹來，語言其實就是壹種建模過程（搭積木的過程），可根據情況調整所需的詞匯（積木）。
最終，這就類似蛋白質組合成氨基酸，詞匯的組合會產生有意義的內容。
“其實人腦和神經網絡理解意思的方式相似，而且‘幻覺’並非大模型專屬，人類也會產生。”辛頓解釋道。
接下來，辛頓討論了人類與大模型的差異性。
計算機科學將軟件和硬件分開，軟件中的知識永恒存在，即便硬件毀滅，只要軟件在就能復活。
但人類不同，人腦是模擬的，神經元連接方式因人而異，知識傳播與硬件（大腦）緊密相關，無法像軟件知識那樣輕易轉移。人類的硬件壹旦毀滅，所有知識都會煙消雲散。所以人類靠學校、老師來傳承知識，但效率極低。
人腦知識難以高效轉移給他人，每秒最多傳遞約 10-100 比特信息。當然，人類的優勢在於生物計算能耗少，如人類大腦僅需 30 瓦特功率。
相比之下，神經網絡之間的知識共享就快多了，盡管能耗很大。
當大模型共享信息時，通過平均化權重，它們壹次交互就能分享大量比特的內容。比如在如今大模型的訓練中，每個模型都會部署多個副本，去分別學習不同的數據，然後所有副本再進行同步。
這就像人類學會了分身，同時去上不同的課程，然後只要聚在壹起，知識就在每個個體中同步完成了。
最後，辛頓討論了 AI 可能帶來的挑戰與潛在的應對方法。
幾乎所有人都相信，壹定會出現比人類更智能的 AI，而 AI 智能體為了完成任務，會想要生存、獲得更多控制。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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