2026-01-20 01:26:34

Conversar sobre algumas das minhas ideias sobre o desenvolvimento da inteligência artificial. Para simplificar, a lógica é bastante direta: primeiro, é preciso ter QI. Com um QI alto, é possível pensar de verdade e resolver problemas. Mas isso ainda não é suficiente — para pensar, é necessário ter memória de suporte.

Pense bem, se a IA precisasse começar do zero a cada vez, isso consumiria tempo, a eficiência seria baixa, e seu padrão de comportamento seria como se não tivesse aprendido nada. Isso não seria inútil?

Então, o ponto-chave surge: após adquirir QI, a capacidade de memória poderosa é o que decide se a IA pode evoluir de "usável" para "bem útil". A combinação dessas duas habilidades é que realmente permite que a IA trabalhe com competência.

Minha avaliação é que, à medida que o QI aumenta gradualmente, a demanda por uma memória vasta se tornará o próximo foco de avanço importante.

Ver original

Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.

9 gostos

Recompensa
9
4
Republicar
Partilhar

Comentar

0/400

HodlKumamon

· 5h atrás

Dàzhù guàndǐng! Jìyì zhè kuài quèshí shì xiànzài dà móxíng de tiānhuābǎn, guāng yǒu suànlì bùxíng a(◍•ᴗ•◍) Shuō dé méi cuò, méi jìyì de AI jiù gēn jīnyú yīyàng, měi cì dōu děi cóng líng kāishǐ... shùjù xiǎnshì zhèyàng de xiàolǜ sǔnshī néng dào 40% yǐshàng ne děng děng, nà context window kuòzhǎn shì bù shì jiù shì zài wǎng zhège fāngxiàng yìng duì? Gǎnjué hái shì zhì biāo bù zhì běn a Bùguò huà shuō huílái, yào zhēn gǎo chū "yǒu jìyì de AI", nà kěnéng zhēn de huì gǎibiàn zhěnggè industry géjú ēi... Gǎnjué zhè cái shì tōngwǎng AGI de guānjiàn yàoshi

Ver originalResponder0

down_only_larry

· 5h atrás

Falando a verdade, a memória é realmente o maior obstáculo agora. Os grandes modelos atuais não são todos assim? --- Espera aí, isso não é o problema da janela de contexto, já deveria ter sido resolvido há muito tempo, né? --- A combinação de QI e memória realmente funciona, mas parece que o custo da memória é o maior desafio. --- A meu ver, em vez de acumular memória, é melhor fortalecer a capacidade de raciocínio, senão, por mais que armazene, não adianta. --- Esse raciocínio é um pouco idealista demais, a dificuldade real de engenharia é muito mais complexa do que isso. --- Haha, realmente é preciso fazer avanços na capacidade de memória, mas a tokenomics atual é simplesmente inviável.

Ver originalResponder0

WhaleShadow

· 5h atrás

Hum, essa lógica não está errada, mas a memória, na minha opinião, é mais complexa do que parece. Atualmente, a "memória" dos grandes modelos é na verdade uma ilusão.

Ver originalResponder0

FUD_Vaccinated

· 5h atrás

Falando a verdade, a verdadeira dificuldade está na memória. Agora há uma enxurrada de IA que se gaba de feitos incríveis, mas logo se esquece tudo. Espera aí, então, na essência, ainda depende de memória de longo prazo? Então, esse método de aprendizagem federada não está invertido? De fato, uma IA sem aprendizagem persistente é apenas uma decoração, por mais inteligente que seja, não adianta nada. Esse ponto de vista é interessante, mas parece que o capital atualmente não quer investir nisso; ganhar dinheiro rápido é o caminho principal. Parece fazer sentido, mas como resolver a rastreabilidade da memória? Não seria fácil de contaminar, né?

Ver originalResponder0