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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..' A7 M" k: C$ j- |: f' i) ?0 S" A! n(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
; I, F% F& ~0 {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?
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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
9 D! j! n+ Y# }: M8 p3 C4 N8 \6 H6 K而用比较正常的话来说 就是 刷需要的材料,然后拼上去.
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6 u }( U1 \! X, E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。+ M3 u! n& C; J% Z. Z4 G+ t* V( Q(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
+ y1 c3 u' }" ~6 k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?" }- \2 Z0 D l+ |! p0 Y" U5 U(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
1 ?& g% S" K w* h; R% t: _那么我们就要引入一个概念了: 需求断代6 h; p9 m# |, F" M(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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
9 g3 g+ m: V1 T; q之后拥有了初始的织棉机, 劣质的织棉人被代替/ h, V1 r# [! ?* j, r n(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
) t C, S, k0 [& T( _3 Y: u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,9 C' g0 y! E h' Q( D7 H. g( g" Q$ n(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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.., L- S1 o0 u& a4 B' B( G(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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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~* O& s. ]9 H* Z(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
* z2 t6 K- \' b0 s# b3 B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。3 {9 Z7 E* B5 p7 C( k; E" }(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
" W+ t, j; x" N( m5 K! i# c4 o- W, o. S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
( {( W9 G7 w% D& T( o2 i5 z/ D6 E4 o- e8 L(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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?
5 y. R1 t& |) G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 :2 @3 z5 @- K' c e0 {$ K n(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
需求-> 向量 ->寻求库,并比对 ->合成; X! r) W$ z$ ?* o: U% f0 W(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
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更便宜,更简单,更灵活,更熟练..' ^- G; L: ~( y0 W(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
8 o: U- L# n* P* w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。0 a2 ?' s4 k4 o9 s7 Y% G(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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补充: 学科,知识 专业性。
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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! e% b% c7 k2 T) `% i(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
# _( l/ _9 x2 z7 N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。# X+ ^- Y+ @5 h; J0 ^(欢迎访问老王论坛:laowang.vip)
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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