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本周二月的最后一周#xff0c;并不是闲下来了#xff0c;反而是开始进行一些更多的深入实践#xff0c;关于gpt的主体架构、关于prompt#xff0c;同时也看了不少书和直播这是技术老兵重学ai以及成长思考的第14篇分享
本周二月的最后一周并不是闲下来了反而是开始进行一些更多的深入实践关于gpt的主体架构、关于prompt同时也看了不少书和直播下周开始再慢慢总结出来。 今天想特地聊下周四下午的时候周鸿祎的ai公开课第一讲收获很大挺羡慕老周的当ai突破到来可以拿出大量精力和时间去研究还能随时和业界最厉害、最前沿的大咖深度沟通。作为没有条件all in ai的普通人我们能做的其实是守好主业的同时尽可能投入空闲时间去摸索好在互联网时代信息平权我们每个人都能从这些大咖的演讲、课程中去了解到最新的信息并不用花费太高的成本。其实最难的是过滤如何分辨信号与噪声。 今天先简单记录下从周鸿祎演讲上我自己得到的收获 序号 视角 备忘 个人收获 1 老周学习的技巧 先把握整体框架再去选择性挖掘细节区分战略和战术。 抓主干和框架忽视对与错。 学习ai也是一样先掌握系统、基本框架并不是上来就要懂transformer、深度学习算法太盯着框架也有缺陷会在细节上不那么好比如周四的演讲ppt明显感觉没准备好现场也出了演示异常其实说到底就是没有准备好细节 2 企业家视角 技术观、产业观、方法论 这是企业家独有的视角我们普通人好像平时思考也就技术实现需要锻炼这种全局意识 3 ai的终极方向 人工智能的终极是生物学、脑科学 这句话在chatgpt爆火的时候就有感觉想不到居然和老周想到一块了 4 苹果all in ai 苹果all in ai重点是all in要看到苹果在这场取舍中的决心和担心ai未来会重塑手机行业苹果必须all in避免赶不上反而丢了主业 之前自己只关注新能源卷忽略了未来ai对于手机厂商的冲击。否则最近不会有那么多做手机喊话要“all in” 5 关于sora sora是对世界的观察能力 逼真的背后是观察世界理解常识 之前分析sora时候我能感受到这些物理常识的处理sora确实做的不错但是也习惯性放到了缺陷那些训练没做好的基本逻辑错误一个学习反思对于革命性技术我们可以看到局限但更多的应该看到他的改变、优化抱着欣赏的眼光而不是挑剔的眼光 6 泛化 学习不是为了获取知识而是为了泛化 目前其实gpt已经感觉有了泛化的能力几十t的资料经过学习只剩下几百g这种极致的压缩其实就是泛化了。最近新闻圈也有论文证明了神经网络具有泛化能力非常期待后续的进展 7 对待大模型的态度 我们抱着“玩”大模型的心态去使用它体验它 不要那么大压力和功利并不见得为了挣钱只是我们不愿被时代淘汰ai是未来高效的标配。 8 ai是发动机 ai是发动机必须装上轮子、离合、刹车才能发挥作用。正如当下我们需要找场景、定位需求训练垂直大模型而不是盯着发动机本身。 让ai用起来发动机对于普通人没什么好研究的先落地 9 创业建议 不碰通用大模型不套壳垂直场景 普通创业者没有资格研究发动机我们要垂直化、产业化、深度化 10 国家ai产业 发挥举国体系优势算力共享造出一个对标open ai的超级大模型 目前国内和美国的人工智能说实话差距还是有点大的再加上美国的阻挠我们并不能获取最厉害的硬件进行计算所以让更多公司团结起来、利用举国体制的优势弥补差距或许真的是一种选择
