2026-01-20 01:26:34

聊聊我对人工智能发展的一些想法。说白了，逻辑很直白：首先得有智商。智商高了，才能真正去思考、去解决问题。但这还不够——要想思考就必须有记忆支撑。

你想想啊，要是AI每次都得重新来过，既费时间、效率还低，行为模式就跟没学过东西一样。这不就白搭了吗？

所以关键点来了：有了智商之后，强大的记忆能力才是决定AI能不能从"可用"进阶到"良用"的分水岭。这两个能力的结合，才能真正让AI干活儿有水平。

我的判断是，随着智商逐步升级，对海量记忆的需求会成为下一阶段的重点突破方向。

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HodlKumamon

· 7時間前

醍醐灌顶！記憶この部分は確かに今の大規模モデルの天井だ、計算能力だけではダメだな(◍•ᴗ•◍) その通りだ、記憶のないAIは金魚のようなもので、毎回ゼロから始める必要がある...データによると、その効率損失は40%以上に達することもあるちょっと待って、context windowの拡張はまさにこの方向に無理やり突き進んでいるのか？やはり根本的な解決にはならない気がするしかし、逆に言えば、本当に「記憶を持つAI」を作り出せれば、業界全体の構図を変えるかもしれない...これこそがAGIへの鍵となる道だと感じる

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down_only_larry

· 7時間前

正直に言うと、記憶の部分が本当のボトルネックです。今の大規模モデルは皆そうではありませんか。 --- ちょっと待って、それはまさにcontext windowの問題ではありませんか。早く解決すべきでした。 --- 知能と記憶の組み合わせ理論は確かに正しいですが、記憶コストが最大の難題だと感じます。 --- 私の意見では、記憶を積み重ねるよりも、推理能力をしっかりと身につける方が良いです。さもないと、いくら記憶しても意味がありません。 --- この論理は少し理想化しすぎている部分があります。実際のエンジニアリングはこれよりもはるかに複雑です。 --- ハハ、記憶能力の部分は確かに突破が必要ですが、今のtokenomicsは全く遊べませんね。

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WhaleShadow

· 7時間前

うん、その論理は間違っていないけれど、記憶の部分は思ったよりも複雑だと感じる。今の大規模モデルの「記憶」は実は幻覚だ。

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FUD_Vaccinated

· 7時間前

正直に言えば、記憶の部分こそ本当にネックなところです。今、多くのAIが華々しく宣伝されていますが、結局すぐに忘れてしまいます。待ってください、つまり本質的には長期記憶に頼る必要があるということですか？それなら、フェデレーションラーニングのアプローチは逆効果ではないですか。確かに、永続的な学習をしないAIはただの飾りに過ぎません。どれだけ賢くても意味がありません。この視点は面白いですが、今の資本は全くこの分野に投資したくないように感じます。儲けの早いところが王道ですから。理にかなっているように聞こえますが、記憶の追跡はどう解決するのですか？汚染されやすいのではないですか？

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