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日期: 2026-01-22 | 來源: 袁奇跡Miracle | 有0人參與評論 | 專欄: 哈佛 | 字體: 小 中 大
Pinker可能不會。我想我會更加重視從海量輸入中抽象出模式的能力。在我接受的訓練以及後來發展出的計算認知科學、語言學和經典人工智能方法中，這種方法更加注重規則、算法、邏輯和邏輯編程。很難想象，僅僅通過大量的輸入和訓練，壹個神經網絡，壹個聯想神經網絡，就能從這龐大的非結構化輸入中提取出有意義的想法和寫作。
現在我不認為人類思維是壹個大型語言模型，因為那就相當於壹個孩子在他們能大聲說出第壹句話時，就已經有幾千年的時間了。而且，孩子們需要的不僅僅是大量的文本，他們還是壹個可以理解說話者意圖的世界，他們與這個世界互動，這與正常處理大量文本的學習方式不同。
不過，我仍然需要將大型語言模型的智能與人類智能相協調，並且比我之前更注重從大型輸入語料庫中提取模式的能力。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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