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刘壮:AI成败关键在数据、规模和记忆
量子位
AI 摘要
普林斯顿刘壮:架构选择没那么重要,数据规模和计算规模才推动AI进步;数据集远不够多样;大语言模型有语言空间世界模型,但视觉空间的因算力不足缺失;记忆是瓶颈,AI目前替代不了研究生。
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10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;大语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。

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