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其实这个贴早就想开了,但之前等级的原因没法发..1 Q! x9 ` j. Y8 ](欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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在22年末开始爆火的 生成式ai 可以说是近10年来最热门的科技话题.虽然已经发展很久,但可以说这波直接一朝燃爆。 那么,他是如何做到的呢?% N) v, r4 b/ ~! ]1 ~, ]0 J& C(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
; S- X. }/ Y# }& F; O( E用比较学术的方法说,就是 基于抽象矩阵数内数据 使用联想链判断可能需要调取的内容类型 然后进行多次生成,逐一比对相似度 最后选择近似最佳作为答案% \" ]7 z+ o1 s) {9 O6 c(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
而用比较正常的话来说 就是 刷需要的材料,然后拼上去.
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p7 X; z7 J$ q0 R再换句话来说,'生成式ai'无法真正想象到他们没见过的东西;但对于大部分人来讲,那信息堆里的一粟就已经够庞大了。
: G+ [/ v) x8 A/ C! r- F& u6 ]/ P6 G- I/ H8 g) k(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
说到这,可能有些版友会有些迷惑: 他生不生成和我高等教育有什么关系?) x! @, P: a& K# y0 F9 A( ~3 b(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
# E( k! v$ e3 t6 B6 S+ |(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
那么我们就要引入一个概念了: 需求断代
% R6 v5 q0 F8 [% k: B; b9 U5 S% i$ Z在市场中,一开始没有棉花机,所有能织棉花的都是人才,不分品质
, f* V" w8 ?1 r* A. a$ Q之后拥有了初始的织棉机, 劣质的织棉人被代替
- S8 e/ W/ Z/ D' ]5 O后面改善了更好的织棉机,中等织棉技术的人开始失业. x1 r" l( U" ~' _( @8 {(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
最后批量的棉花机就停在这了 剩下的都是织棉的高手;但这样的高手会越来越少. 因为想熟练学会织棉,前提是你得作为一个初级,中级的织棉工;在此之前,你没法一蹴而就地变成高棉工. 但在成为高棉前,你将没有任何收入.这就让开始学习织棉本身就是门槛,4 Z# }; o. t: Z. @# s) J2 W6 |(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
而丢掉市场中,就是-- 除非你拥有使用织棉机的能力 或者超越织棉机的能力才能获得工作。 中间那层的位置就会很尬尴..
1 p% T5 _# B% Q; [) D0 x1 B# D8 g- a2 r& c(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
而在高等教育中,大部分组成都是中间那部分。虽然在实际使用中中间那层就够用了,但现在----生成式ai来咯~
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* Z/ H k& o9 |9 ` `6 R大部分中层实际就是对业内技术调用熟络但缺乏更创新的思维,但拥有充足样本但没有完整创新能力的生成式AI刚刚好能替代这一层的人。 而这时给 大学生们 的就两条路: 向上,或者跟 更专精于应用 的专科院校学生抢工作。8 B! O! r8 G" @; v(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
( P, g9 G5 N8 L$ \! t) {0 n+ t8 N短期来看,只是大学生毕业即失业。但长期来看,则是削减人才基数,增加两极差距
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4 [0 I. k+ v( k! ~6 s/ y虽然目前生成式ai还是"死板",“无创新”且受限严重的感觉,但还记得我一开始说的吗?
( A2 \* ^+ J; J. ?/ r生成式的原理就是 在矩阵里面找特征;而众所周知,矩阵本身就可以被分为特征向量。 如果给一个‘知识库’做向量分类,那么问题本身就变成 :! u0 z1 [: L* j: l(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
需求-> 向量 ->寻求库,并比对 ->合成
* o8 o; {: C5 t8 S- }而使用这种有些ML的学习方式凝结出的将是'卷积块' 成本会再再再低
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: P+ Z, N: U; u# M: k
* W- |4 H! S. \. K更便宜,更简单,更灵活,更熟练..
0 ^) S! X, w; l, f) z8 d4 Q/ ?* E, `(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
这不是未来,这是不久之后的现实。无论如何,请准备好一切,包括失业。
& ?" a$ W+ i9 p+ C4 b$ |2 n! G, Y1 d( }# W/ n, z4 G9 g& W+ ]$ e0 c; }(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
7 h) U+ x/ d+ v6 Z: J0 g(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
8 H* ^' h) W( U2 ^% Q4 L# Z补充: 学科,知识 专业性。
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" u( c- h; c; \: o, k; o, M可能有人会反驳:你说的对,但ai就是拼尸体。如果没有尸体,他什么也做不出来;你看,他现在还会画五六根手指,和胡说八道地给出答案
8 r/ ?+ l6 L# [$ k+ v5 k+ o/ z3 q. _6 P/ B4 y1 Q1 t. v+ ](欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
但我们不得不注意一件事:调用所学的知识本身,就是一种拼尸体。近现代科学的知识范式能让我们无歧义地吸收, AI必须基于现有知识去创作,但人类不是吗?引领创作本身的‘直觉’本身就是一种经验卷积---人看到云,下意识想到随机混沌,想到水墨画法 。 而ai看到云,则会比对 归类 类聚:当云在这种情况下时出现,将会是更自然的。
& J" g2 `: A7 T, G& e' p" D范式的知识本身就是一种被打包好的尸块,如何运用也是基于经验。尸体之前是尸体,现实之内是现实。 . i* T& v' e2 [! R" N(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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