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谢谢大飞，lex的视频至多看1 2个小时，多了真没时间和精力去看
感谢大飞老师讲解！点赞支持！
anthropic的CEO不愧是正经做AI出身的科学家，讲话比Sam务实靠谱多了。这种科技企业还是得搞技术的人掌舵才能走得远走得好，正如spaceX的成功离不开马斯克对技术流程的深度参与和把控一样。
现在是anthropic的ai强还openai的强？我现在也觉得openai有点屎，一堆限制有点想转了。
@@李秀-j5j 还是各有千秋
大飞有着坚定的信念，对ai的算法，准确性等缺陷坚持轻描淡写，对ai进步抱有坚定信念。
😂
非常喜欢这种最前沿的深度见解的视频，尤其是最内部的最前沿的思考又或者研究。感谢大飞，已经成为了我的精神食粮
就是感觉可以再长一点，类似于这种本来五个小时的，感觉可以半个小时长度以上会更好
谢谢建议，我看看是不是可以再做的更深入一些
若以微生物為比喻，那宏觀上或許不該是解剖學。而是菌叢，土壤菌叢、汙泥菌叢。那麼土壤基因分析法、汙泥基因分析法或許也能借鑑?
感觉像是在驯化野生动物似的😮
Thank you 大 飞 一口氣看到尾 看完再看 🏆 🏆 🏆 🏆 🏆 ☘ 😄 🌺 🀄 😃 💐 ☕ 🌸 😁 🏵 😀 🧧 🎉 🌺 🎊 🏮 🍀
AI的自我发展的逻辑，导致了他无法僭越遭遇的瓶颈
20世纪以来，无论是PC还是互联网还是后来的信息科技产品，这些都是事先可以预见的，即在设计之初就知道这个产品可行，最多是不够完美。而AI或者说AGI完全不是，这些探索者根本不知道会发生什么？或者寄希望于模型自身
智能的必要条件就是自主学习，目前只有生物依靠遗传才具备代传，即智能依赖生物体本身的遗传还有后天的学习。比如鹰捕猎的过程，首先不能让一只羊来学习，它学一辈子也就会跳，飞不了。人工智能依靠的模型是否是个可靠的载体？
智能不是学习出来的，而是本身就事先存在，是“神”提前创造出来的，不是学习出来的。学习过程获得了知识和智慧而不是智能。现在的AI从业者，它们完全依赖学习去反过来创造智能，这个过程完全和智能本末倒置。它们其实在做一个基于复杂的神经网络的产品，而不是AI
@@junli5734 这邦在造伪神的路上不易乐乎地坑投资人的钱
也就是说AI是人类造出的一个连他们自己都无法准确理解的东西😂，but如果是这样的话，那又是如何研究出来的呢？😮是不是说我把一个生物造出来后，过几年没看我也不知道他长啥样了。
@@waylonwong369 你知道你儿子10年后啥样？
不说“Scaling Law依然有效”怎么继续烧钱？
所有的Laws遇到奇点立刻无效。比如说一阶导数，二阶导数，三阶导数全是无穷大。然而在Al研究领域里充满了奇点…
真個東東都不連續，哪有導數啊。
@@chenqiang19860101 对啊。AI思维是离散数学思维，不是连续数学。再怎么用各种算法或模型逼近不是相差＂十万八千里＂也是＂千疮百孔”。
AI 还没有入门！还没有进入真正的 AI 阶段。
對於agi來說是還沒
使劲吹罢了
到了极限还能有人活着吗
离谱。用这个什么节省几个小时时间的。。能不能再离谱点。我感觉ai实际上还是要人来看。不然就让他瞎跑指定死。现在好多都说比gpt强。。实际上gpt都至少打底领先一个版本。
第二✌
视频里面那个歪嘴秃头眼镜男是谁？
scaling law 已经碰壁了，无脑扩大规模，绝不是生物智能/人脑智能，这条路必死无疑！
美国的AI才刚刚开始，但中国的AI已经到头了，大飞，实话实说，你在中国创业很难成功
尽人事，听天命吧🙏
这个蛙蛙真是说的太对啦
躺平是普通人的最佳选择
知识产权保护，法律体系，司法独立，陪审团制度。英伟达假如来中国，一定破产。
我就打算在中国创业😂而且感受是还离美国的繁荣落地景象差很远，也就是应用层最少落后一年。不知道是不是我哪些理解有偏差，还请一并提点呀
谢谢大飞，lex的视频至多看1 2个小时，多了真没时间和精力去看
感谢大飞老师讲解！点赞支持！
anthropic的CEO不愧是正经做AI出身的科学家，讲话比Sam务实靠谱多了。这种科技企业还是得搞技术的人掌舵才能走得远走得好，正如spaceX的成功离不开马斯克对技术流程的深度参与和把控一样。
现在是anthropic的ai强还openai的强？我现在也觉得openai有点屎，一堆限制有点想转了。
@@李秀-j5j 还是各有千秋
大飞有着坚定的信念，对ai的算法，准确性等缺陷坚持轻描淡写，对ai进步抱有坚定信念。
😂
非常喜欢这种最前沿的深度见解的视频，尤其是最内部的最前沿的思考又或者研究。感谢大飞，已经成为了我的精神食粮
就是感觉可以再长一点，类似于这种本来五个小时的，感觉可以半个小时长度以上会更好
谢谢建议，我看看是不是可以再做的更深入一些
若以微生物為比喻，那宏觀上或許不該是解剖學。
而是菌叢，土壤菌叢、汙泥菌叢。
那麼土壤基因分析法、汙泥基因分析法或許也能借鑑?
感觉像是在驯化野生动物似的😮
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AI的自我发展的逻辑，导致了他无法僭越遭遇的瓶颈
20世纪以来，无论是PC还是互联网还是后来的信息科技产品，这些都是事先可以预见的，即在设计之初就知道这个产品可行，最多是不够完美。而AI或者说AGI完全不是，这些探索者根本不知道会发生什么？或者寄希望于模型自身
智能的必要条件就是自主学习，目前只有生物依靠遗传才具备代传，即智能依赖生物体本身的遗传还有后天的学习。比如鹰捕猎的过程，首先不能让一只羊来学习，它学一辈子也就会跳，飞不了。人工智能依靠的模型是否是个可靠的载体？
智能不是学习出来的，而是本身就事先存在，是“神”提前创造出来的，不是学习出来的。学习过程获得了知识和智慧而不是智能。
现在的AI从业者，它们完全依赖学习去反过来创造智能，这个过程完全和智能本末倒置。它们其实在做一个基于复杂的神经网络的产品，而不是AI
@@junli5734 这邦在造伪神的路上不易乐乎地坑投资人的钱
也就是说AI是人类造出的一个连他们自己都无法准确理解的东西😂，but如果是这样的话，那又是如何研究出来的呢？😮是不是说我把一个生物造出来后，过几年没看我也不知道他长啥样了。
@@waylonwong369 你知道你儿子10年后啥样？
不说“Scaling Law依然有效”怎么继续烧钱？
所有的Laws遇到奇点立刻无效。比如说一阶导数，二阶导数，三阶导数全是无穷大。然而在Al研究领域里充满了奇点…
真個東東都不連續，哪有導數啊。
@@chenqiang19860101 对啊。AI思维是离散数学思维，不是连续数学。再怎么用各种算法或模型逼近不是相差＂十万八千里＂也是＂千疮百孔”。
AI 还没有入门！还没有进入真正的 AI 阶段。
對於agi來說是還沒
使劲吹罢了
到了极限还能有人活着吗
离谱。用这个什么节省几个小时时间的。。能不能再离谱点。我感觉ai实际上还是要人来看。不然就让他瞎跑指定死。现在好多都说比gpt强。。实际上gpt都至少打底领先一个版本。
第二✌
视频里面那个歪嘴秃头眼镜男是谁？
scaling law 已经碰壁了，无脑扩大规模，绝不是生物智能/人脑智能，这条路必死无疑！
美国的AI才刚刚开始，但中国的AI已经到头了，大飞，实话实说，你在中国创业很难成功
尽人事，听天命吧🙏
这个蛙蛙真是说的太对啦
躺平是普通人的最佳选择
知识产权保护，法律体系，司法独立，陪审团制度。英伟达假如来中国，一定破产。
我就打算在中国创业😂而且感受是还离美国的繁荣落地景象差很远，也就是应用层最少落后一年。不知道是不是我哪些理解有偏差，还请一并提点呀