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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..
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' S! S4 P& \' _0 V j; O& D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?( Y3 E% ?# a8 L- Q(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
: O9 F) r5 Q) |& v: m6 W5 h4 R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1 | @8 g0 k+ [( ~, d(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.
% l' e* T1 O' g9 g0 ~& a* U& Q" R$ b5 E0 K4 N0 A(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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。+ M* t2 U: g( o. O/ C# u(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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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?
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: |8 Y7 w8 _9 B$ f3 Q+ Q7 D那么我们就要引入一个概念了: 需求断代
; ~/ R) O, F6 _' ]2 l, O. C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
0 l& R, S. x9 A( }6 Q; V8 E之后拥有了初始的织棉机, 劣质的织棉人被代替) l% }( k; C. ^# a; F" D' u* K$ [(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
后面改善了更好的织棉机,中等织棉技术的人开始失业( M8 c: b7 M4 U7 e/ I4 K! g" h(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,
+ @7 j4 k2 a9 e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..
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+ I& a3 z! c9 L. ~& q0 V$ h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~1 P7 Y6 |- o+ [/ f+ q) K(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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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。
. @, a* P. b" ^! f' j% s2 c! a: h, d(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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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5 G' D `% y3 ^2 B/ c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?' q9 b$ k& _% J- u(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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 :
( V5 ^, z ?- q3 y0 p7 h" s8 ` 需求-> 向量 ->寻求库,并比对 ->合成' Q6 I% P5 Y- V7 o' U2 o(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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
, z! a( \! r' k) p& d1 X1 d 7 q* N% Z* x7 I, ?9 L(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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更便宜,更简单,更灵活,更熟练..: L: V) p0 l/ O# h8 z) t9 V(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
( Q# X# C% ?) R2 b: M1 E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。
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补充: 学科,知识 专业性。( [0 \, c( C: I; O! _" i5 R4 {3 f(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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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" J$ l- ^* [) `9 C3 M6 j) K" i2 b% K/ l(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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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。
' ?4 z5 e+ |) r* c1 C. c1 w S, |4 i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。
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