江陽一個二本畢業的，之前更是沒聽說過。
看完這本書後，江陽又去github上找了達里奧發過的論文，人工智慧相關的。
在【擴散光環】的輔助下，江陽學起來，比任何時候都輕鬆，不管是多抽象難懂的內容，他都能輕鬆理解。
比如當前人工智慧大模型，最亟待解決的幾個問題：
1.湧現
能力為什麼會突然出現，無法提前預測。
目前的智慧語言模型，本質上是讀不懂文字的。
無法透過嚴謹的數學公式，來預測湧現會出現在哪裡。
小模型無法做邏輯推理，不會證明數學公式，沒法做多工。
但如果把模型放大了，這些就會做了。
如果拆解人類的思維，似乎學習過程也是這樣。
人類天生不會做數學題，但如果讓一個人學會了做一道數學題，然後再給他一道類似的題，他就會做了。
當然也有不會做的，可能就是這人的腦容量不夠。
這樣一來，很多東西都能對上了。
人類智力差異的原因，可能就是腦容量。
語言模型能力差異的區別也在於引數規模。
2.型理：萬億權重如何編碼知識，我們讀不懂模型內部。
3.對齊：如何讓模型穩定遵從人類意圖，防止獎勵作弊。
4.縮放：堆算力到底有沒有智慧天花板。
5.幻覺：模型天生優先通順，不優先求真。
這些問題堆積起來，就造成目前的模型準確率不高。
他會優先編撰答案，輸出文字。
但很多都是人類不需要的。
國內的大模型，目前正確率只有60%
而世界先進的大模型，文字正確率已經達到了90%
儘管龍國的大模型使用費用很低，甚至是開源的。
這是被逼的，如果不開源，那一點市場都沒了。
美國的人工智慧，依舊是世界最強，並且這個優勢，很可能會有擴大的風險。
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