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PW2CMR/7.2Kg hbm元件傳感器

2023-06-12 10:43 作者:廣州洋奕電子科技  | 我要投稿

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我必須說,盡管蒸餾的過程很慢,但當(dāng)它們從我們這里學(xué)習(xí)時,它們正在學(xué)習(xí)非常抽象的東西。在過去幾千年里,人類對世界的認(rèn)識有了很多進(jìn)展?,F(xiàn)在,這些數(shù)字智能體正在學(xué)習(xí)人類能夠用語言表達(dá)出的對世界的了解。因此,它們可以捕捉到人類在過去幾千年中通過文件記錄的所有知識。但每個數(shù)字智能體的帶寬仍然相當(dāng)有限,因為它們是通過學(xué)習(xí)文檔來獲取知識的。

如果智能體能夠通過建模視頻等無監(jiān)督方式學(xué)習(xí),將會非常高效。一旦我們找到了一種有效的方法來訓(xùn)練這些模型以建模視頻,它們將能夠從整個YouTube學(xué)習(xí),那是大量的數(shù)據(jù)。如果它們能夠跟物理世界直接交互,如擁有機器手臂等,那也會有所幫助。我相信,一旦這些數(shù)字智能體開始這樣做,它們將能夠比人類學(xué)習(xí)更多,并且學(xué)習(xí)速度更快。

這就涉及到我在開頭提到的另一個問題,即如果這些智能體變得比我們更聰明會發(fā)生什么。

我的主要觀點是,我認(rèn)為這些超級智能可能會比我過去所認(rèn)為的出現(xiàn)得更快。如果你想創(chuàng)造一個超級智能體,懷著惡意的人將會利用它們進(jìn)行操縱、選舉等活動。在美國和其他許多地方,他們已經(jīng)在利用它們進(jìn)行這些活動,而且還會用于贏得戰(zhàn)爭。


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