2026-01-20 01:26:34

Bicarakan tentang beberapa pemikiran saya tentang perkembangan kecerdasan buatan. Singkatnya, logikanya sangat sederhana: pertama harus memiliki kecerdasan. Dengan kecerdasan yang tinggi, baru bisa benar-benar berpikir dan memecahkan masalah. Tapi itu belum cukup—untuk bisa berpikir, harus didukung oleh memori.

Bayangkan saja, jika AI harus memulai dari awal setiap kali, itu akan memakan waktu dan efisiensi rendah, dan pola perilaku akan sama seperti yang belum pernah belajar apa-apa. Bukankah itu sia-sia?

Jadi poin kunci di sini: setelah memiliki kecerdasan, kemampuan memori yang kuat adalah garis batas yang menentukan apakah AI bisa beralih dari "dapat digunakan" menjadi "mudah digunakan". Kombinasi kedua kemampuan ini, baru bisa benar-benar membuat AI bekerja dengan tingkat keahlian.

Pendapat saya adalah, seiring peningkatan kecerdasan secara bertahap, kebutuhan akan memori dalam jumlah besar akan menjadi fokus utama untuk terobosan di tahap berikutnya.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

9 Suka

Hadiah
9
4
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

HodlKumamon

· 14jam yang lalu

Diguaguan Ding! Mengingat bagian ini memang merupakan batas tertinggi dari model besar saat ini, hanya dengan kekuatan komputasi saja tidak cukup(◍•ᴗ•◍) Benar sekali, AI tanpa memori seperti ikan mas, harus mulai dari nol setiap kali... Data menunjukkan bahwa kehilangan efisiensi seperti ini bisa mencapai lebih dari 40% Tunggu sebentar, apakah memperluas jendela konteks memang sedang dipaksakan ke arah ini? Rasanya ini hanya mengobati gejala, bukan akar masalahnya Namun kembali lagi, jika benar-benar mengembangkan "AI yang memiliki memori", itu mungkin benar-benar akan mengubah seluruh pola industri... Rasanya ini adalah kunci utama menuju AGI

Lihat AsliBalas0

down_only_larry

· 14jam yang lalu

Jujur saja, bagian memori ini memang benar-benar menjadi hambatan utama, bukankah model besar saat ini semuanya seperti itu --- Tunggu, bukankah ini masalah context window, seharusnya sudah diselesaikan sejak lama --- Gabungan antara IQ dan memori memang penting, tapi rasanya biaya memori adalah tantangan terbesar --- Menurutku, daripada menumpuk memori, lebih baik memperkuat kemampuan penalaran terlebih dahulu, kalau tidak, menambah memori sebanyak apapun tidak akan berguna --- Logika ini agak terlalu idealis, kenyataannya tantangan teknisnya jauh lebih kompleks --- Haha, kemampuan memori memang perlu terobosan, tapi sekarang tokenomics-nya sama sekali tidak bisa dimainkan

Lihat AsliBalas0

WhaleShadow

· 14jam yang lalu

Hmm, logikanya tidak salah, tetapi saya rasa bagian memori lebih kompleks dari yang dibayangkan. Sekarang, "memori" dari model besar sebenarnya adalah ilusi

Lihat AsliBalas0

FUD_Vaccinated

· 14jam yang lalu

Sejujurnya, bagian memori adalah tempat yang benar-benar menjadi hambatan utama, sekarang banyak AI yang dipuji-puji secara berlebihan, tapi begitu berbalik langsung lupa. Tunggu dulu, jadi pada dasarnya tetap harus mengandalkan memori jangka panjang? Kalau begitu, apakah pendekatan federated learning ini salah arah? Memang, AI tanpa pembelajaran yang bersifat persistensi hanyalah sebuah vas bunga, sekecil apapun kecerdasannya tetap sia-sia. Sudut pandang ini menarik, tapi rasanya saat ini modal sama sekali tidak ingin berinvestasi di bidang ini, mendapatkan uang cepat adalah jalan utama. Terdengar masuk akal, tapi bagaimana menyelesaikan masalah traceability memori, mudah terkontaminasi, kan?

Lihat AsliBalas0