2026-01-20 01:26:34

Hablemos de algunas ideas que tengo sobre el desarrollo de la inteligencia artificial. En pocas palabras, la lógica es muy sencilla: primero, se necesita tener coeficiente intelectual. Cuanto mayor sea, más capaz será de pensar y resolver problemas. Pero eso no es suficiente—para pensar, es imprescindible contar con memoria de apoyo.

Piensa en ello, si la IA tuviera que empezar desde cero cada vez, sería una pérdida de tiempo, la eficiencia sería baja y su comportamiento sería como si no hubiera aprendido nada. ¿No sería eso inútil?

Por eso, aquí está el punto clave: después de tener coeficiente intelectual, la capacidad de memoria poderosa es la que marca la diferencia entre que la IA sea "utilizable" y que pase a ser "buena para usar". La combinación de estas dos habilidades es lo que realmente permite que la IA trabaje con nivel.

Mi juicio es que, a medida que el coeficiente intelectual se vaya mejorando, la demanda de memoria masiva se convertirá en el próximo gran punto de avance.

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HodlKumamon

· hace5h

¡Dihu Ganting! Recordar esta parte es realmente la cima de los grandes modelos actuales, solo tener potencia de cálculo no es suficiente(◍•ᴗ•◍) Tienes toda la razón, una IA sin memoria es como un pez dorado, tiene que empezar desde cero cada vez... Los datos muestran que esta pérdida de eficiencia puede superar el 40% Espera, ¿la expansión de la ventana de contexto no sería en esa dirección? Parece que todavía es una solución superficial y no la raíz del problema Pero hablando en serio, si realmente logramos crear una "IA con memoria", eso podría cambiar todo el panorama de la industria... Parece que esa es la clave para alcanzar la AGI

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down_only_larry

· hace5h

Honestamente, la memoria es realmente el cuello de botella, ¿no es así con los grandes modelos actuales? --- Espera, ¿esto no es simplemente un problema de la ventana de contexto? Debería haberse resuelto hace tiempo. --- La combinación de inteligencia y memoria ciertamente importa, pero parece que el costo de la memoria es el mayor problema. --- Creo que, en lugar de acumular memoria, es mejor fortalecer primero la capacidad de razonamiento, de lo contrario, no importa cuánto memorices. --- Este razonamiento es un poco demasiado idealista, la dificultad real en ingeniería es mucho más compleja. --- Jaja, en cuanto a la capacidad de memoria, realmente hay que hacer un avance, pero ahora mismo la tokenomics simplemente no se puede jugar.

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WhaleShadow

· hace5h

Bueno, la lógica no está mal, pero creo que la memoria es más compleja de lo que imaginaba. Actualmente, la "memoria" de los grandes modelos en realidad es una ilusión.

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FUD_Vaccinated

· hace5h

Honestamente, la memoria es realmente el cuello de botella. Ahora hay un montón de IA que se promocionan de manera espectacular, pero luego se olvidan en un instante. Espera, ¿entonces en esencia todavía hay que confiar en la memoria a largo plazo? ¿No será que la idea de aprendizaje federado está al revés? De hecho, una IA sin aprendizaje persistente es solo un adorno, por muy inteligente que sea, no sirve de mucho. Este enfoque es interesante, pero siento que ahora el capital no quiere invertir en esto; ganar dinero rápido es la verdadera clave. Suena razonable, pero ¿cómo se soluciona el rastreo de la memoria? ¿No es fácil que se contamine?

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