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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。
量子位
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扩大 LLM 能实现 AGI吗?
计算机科学家Stuart Russell提出继续扩大现有大型语言模型(LLM)不会导致通用人工智能(AGI)的实现。文章探讨了LLM与AGI的关系,介绍了Russell的四大AI发展预言,还呈现了网友对AI发展、AGI定义等方面的热议,指出LLM是通往更高级AI的基石而非终点。
AGI Hunt