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新しい知識を継続的に獲得したいという最大の内在的な欲求のための条件を作り出すために...心が慣習から解放されるためには、先験的な「知識」の量を直感に反して最小限に抑える必要があります。
私はこれが私の存在のあらゆる繊維に当てはまると信じています。
このため、現在使用されているAIモデルの100%は、人間がそこから推論する情報を抽出する基本的なアプローチが後退していると思います。
何兆もの人間がラベル付けした(偏った)データとRLHFの(忌まわしい)データでトレーニングされたモデルの場合:推論はありません。知性はありません。単に知識を装った逆流と幻覚があります。
とはいえ、現在利用可能なツールは大きな影響力を持ち、デジタルの進歩を大きな方法で加速させていることは明らかです。
しかし、@amasad最近のポッドキャストで述べたように、現在の方法の産業的な興奮に気を取られすぎることはできません。
実際のRLはまだ試されていません。私たちはあきらめてはいけません。私たちは、さらに多くの探求が必要であることを認識しなければなりません...ソフトウェアアーキテクチャ(はい、Transformersの代替品、そしてはるかに先)、ハードウェア基板(アナログ、メモリスタなど)、データ表現(4D +テンソルの新しい高次元)などのレベルで!
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