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电商网站设计内容,网页ui设计教程,滨州内做网站系统的公司,福州推广企业网站LLM 当前有什么问题#xff1f;一言以概之就是#xff1a; 为了解决 LLM 在习得类似人类的“智慧”时#xff0c;过度依赖“语言”#xff08;这一线性、低信息密度的媒介#xff09;导致幻觉、难以应用的问题。 试想一下#xff1a;有一个“绝世天才”#xff08;拥有…LLM 当前有什么问题一言以概之就是 为了解决 LLM 在习得类似人类的“智慧”时过度依赖“语言”这一线性、低信息密度的媒介导致幻觉、难以应用的问题。试想一下有一个“绝世天才”拥有规模超大规模的神经元过目不忘硅基神经元电信号不衰减他的记忆容量甚至能装下全人类所有的文字并且理论上可以无限增加scaling law。但是从他LLM诞生的那一刻起就被锁在一个没有窗户的房间里。看不见外面的天空听不见鸟叫摸不到粗糙的树皮也闻不到雨后泥土的味道并没有对应的数据集。他了解世界唯一的途径是一条缝隙有人会从门缝里塞进无数张纸条上面写满了文字或者画着平面的图画训练数据包含文字和图片。他读到了“苹果”这个词。书上说“苹果蔷薇科植物果实圆形味甜或酸口感清脆。” 他看过无数张苹果的照片红的、青的、画在静物油画里的。他甚至能写出一篇关于苹果的绝美散文比任何美食家写得都动人。可是他真的“懂”什么是苹果吗他知道咬下去那一瞬间汁水在口腔爆开的轻微刺痛感吗他知道它握在手里那种沉甸甸、凉丝丝的触觉吗他不知道。因为他所有的认知都隔着一层语言的纱。这就是当前大型语言模型LLM所面临的终极困境。一、语言是载体不是智慧本身。我们总是误以为语言就是智慧。但其实语言只是智慧的压缩包是思维的载体。当我们说“好烫”的时候这两个字背后是我们被开水烫到的痛苦记忆是皮肤红肿的生理反应是下意识缩手的神经反射。但对于那个被锁在房间里的“天才大脑”LLM来说“好烫”只是一个经常和“火”、“开水”、“疼痛”这些词一起出现的统计学符号。它通过海量的阅读学会了在看到“开水”时预测出“好烫”但这中间没有痛觉没有物理反应只有概率。这也是为什么基于 LLM 的 AI 总会产生“幻觉”一本正经地胡说八道的原因一切都是统计值推演结果LLM 其实并不知道自己不知道。因为它并没有真正在物理世界中生活过。当它在文字的迷宫里迷路时它没有现实世界的锚点来纠正它。它会根据概率拼凑出一个看起来很通顺但违背物理常识的答案 ——因为它不知道在这个客观存在的三维物理世界里万有引力是如何运作的也不知道谎言和现实的质感有何不同。有时候大家都说 LLM 有幻觉我觉得其实有失偏颇因为人类也有幻觉。我们何尝不是基于前几十年训练得到的“模型”在如今社会中生活呢只不过我们有“现实”这一纠错机制我们生活在客观物理的世界让我们作出错误决策时训练的前向传播付出相应的代价loss。二、解决方案的一体两面具身智能与世界模型既然问题出在“没见过世面”那解决办法是什么 – 具身智能Embodied AI 和 世界模型World Models。通俗点说就是把那个被锁在房间里的天才放出来。这里有一个非常有趣的视角其实人类某种意义上也是先看到“二维”的。我们的视网膜接收的图像本质上是平面的但为什么我们能理解三维的纵深因为我们有手我们有身体。确切的说我们有其他感官触觉、味觉等。我们的手伸出去触碰到了物体这种触觉反馈告诉了大脑“哦原本视觉上那个小小的色块原来在这么远的地方而且是立体的。”这就是具身智能和世界模型这对“双生子”真正要解决的问题从这个角度看它们简直像极了人类的“手”和“脑”世界模型World Models就是那个理解 3D 的“脑”。 它不再仅仅预测下一个“字”是什么而是去模拟和预测这个物理世界的 3D 变化。它让 AI 知道如果我松开手苹果会因为重力掉下去而不是飞上天。它为 AI 构建了一个即使闭上眼也能感知的、有纵深的心理地图。这个方向专注于用已经收集到的数据训练智能化的模型。具身智能Embodied AI就是那个验证 3D 的“手”。 它是世界模型落地的载体。给大脑装上机械臂和传感器让它去推倒一个杯子亲眼看着杯子碎裂亲耳听到刺耳的声音。正是通过这种物理交互AI 才能验证它脑中的“世界模型”是否准确。这个方向专注于通过一个“实体”去收集真实的、文本以外的数据。只有当 AI 像我们一样用“手”具身交互去触摸它“眼”视觉感知中的二维画面时它才能真正理解什么是纵深什么是实体什么是因果。三、什么是世界模型那么到底什么是世界模型简单来说世界模型World Model就是 AI 在自己“脑中”构建的一个关于现实世界如何运作的微缩、可交互的模拟器。它不是简单地记忆事实而是试图理解事物之间的因果关系和物理规律。就像你在脑中预演明天上班的路线或者想象一个球从桌上滚落的轨迹一样世界模型让 AI 拥有了在采取行动之前先在“心里”模拟一下“如果我这么做会发生什么”的能力。这个“内部模拟器”有两个核心作用预测Prediction根据当前状态和即将采取的动作预测世界在下一刻会变成什么样。规划Planning通过在模拟中反复“试错”找到达成目标的最佳行动路径而无需在现实世界中付出高昂的代价。理解了这一点我们再来看最近的争议就能明白为什么很多人都理解错了。世界模型不是为了造游戏而是为了通过“物理图灵测试”前几天像 Marble 这样的新一代世界模型横空出世让 AI 圈子再次沸腾。但看了一圈评论我发现大家似乎有一个巨大的误解“这不就是个更高级的游戏引擎吗” “生成个 3D 场景有什么用大众又不需要天天捏泥人。” “比起 ChatGPT 这种能帮我写代码的这东西简直就是玩具。”如果你也这么想那可能就错过了 AI 通往“真实智慧”最关键的一把钥匙。1.为什么 AI 非要死磕 3D大家有没有想过为什么现在的世界模型如 Sora, Marble, Genie都要去生成 3D 视频或者三维空间因为 3D 是物理世界的“防伪水印”是 AI 的“物理图灵测试”。什么意思呢语言模型LLM可以撒谎。它能写出“杯子掉在地上碎了”这是因为它在书里读过这句话。但它并没有理解重力也没有理解陶瓷的脆性。但如果一个模型能够凭空生成一段连贯的、符合物理规律的 3D 视频它必须“知道”物体被遮挡后并没有消失物体恒常性它必须“知道”光线打在玻璃上会折射光学规律它必须“知道”杯子掉落的加速度是越来越快的重力与运动学。生成是最高级的理解。如果 AI 能够完美地推演并生成出三维世界的下一帧那就证明它已经不仅是“读过万卷书”的书呆子而是真正理解了了物理法则。所以搞 3D 不是为了做游戏而是为了验证它是否真的“懂”了这个世界。四、什么是具身智能那么到底什么是具身智能简单来说具身智能Embodied AI就是让 AI 不再仅仅是计算机屏幕上的一个程序而是拥有一个“身体”Body——无论是物理机器人还是虚拟世界中的角色使其能够像生物一样在真实环境中感知、思考和行动。它不是简单地处理数据和文本而是强调智能体与环境之间的实时、双向、循环互动。就像一个孩子通过触摸、跌倒和奔跑来学习世界的物理规则和社会规则一样具身智能让 AI 拥有了在具体情境中“亲身体验”并利用这些反馈来不断调整和完善自身行为的能力。这个“身体和环境的结合”有两个核心特点具身性Embodiment智能体必须拥有物理形态或可感知、可操作的模拟形态能够执行动作并感知环境变化。交互性Interaction智能体的行动会对环境产生影响而环境的变化也会实时作为新的输入反馈给智能体形成一个封闭的学习循环。理解了这一点我们再来看最近的应用就能明白为什么它被视为通用人工智能AGI的关键一步。具身智能不是为了写代码而是为了让 AI 拥有“现实世界常识”1.不要用人类的线性进化视角去看待硅基生物的指数级进化。有人说“具身智能机器人进化太慢了一个机器人能遇到的场景有限摔倒一次学一次这得学到哪年去”不要用人类的线性进化视角去看待硅基生物的指数级进化。人类的学习是孤立的。我吃亏了如果不写成书告诉你你就得再吃一次亏。 但机器人不一样。具身智能 世界模型 蜂巢思维Hive Mind触角采集 一千万个机器人散布在全球各地。A 机器人在厨房摔碎了一个盘子B 机器人在工厂拧滑了一颗螺丝。这些是具身智能在收集真实的、低密度的物理反馈。云端同步 这些失败的经验高维向量数据瞬间上传到云端的世界模型中。高效协同 机器人们的通信不需要使用人类的语言而可以直接用“向量”这一更高信息密度的信息载体。群体顿悟 世界模型通过模拟和训练瞬间“学会”了这两种物理特性并更新参数。全员进化 下一秒全球一千万个机器人同时完成了固件更新。哪怕 C 机器人还在出厂的盒子里它就已经学会了“如何不摔碎盘子”。“一个机器人吃过的亏能让千万个机器人瞬间避坑。”这就是为什么具身智能不是笑话它是为了给那个庞大的云端大脑世界模型提供源源不断的“新鲜血液”。世界模型在云端模拟千亿次具身智能在现实验证一次两者闭环进化速度将是人类文明的无数倍。2.当前主流的竞争格局既然世界模型这么重要现在谁走在前面OpenAI (Sora): 走的 “大力出奇迹”路线。把视频当作 token 来预测试图通过极其庞大的数据量强行涌现出物理规律。画面极美但在精细的物理交互控制上还有很长的路要走。Meta (V-JEPA / Yann LeCun): 走的 “本质派”路线。LeCun 坚持认为不应该预测每一个像素那是浪费算力而应该预测抽象的特征表示。这更接近人类大脑的工作方式——我不记得你衣服上有几个褶皱但我知道你坐在那里。这可能是通往高效 AGI 的关键。Google / DeepMind (Genie, RT-2): 走的 “交互派”路线。Genie 可以把任何图片变成可玩的游戏这不仅是生成更是侧重于“动作”和“反馈”。这直接为机器人规划动作打下了基础。Marble 等新势力 专注于“高保真 3D 构建”。试图打通文本到精细 3D 世界的桥梁解决创意控制的局限性。五、主要挑战与解决方案尽管前景广阔但通往真正世界模型的道路上还是非常困难的不然可能早就成为主流了这正是当前研究的焦点也是其价值的体现。1.物理外推3D/4D 世界的推理困难当前模型面临两大困难物理外推就是物理推理就是泛化性和算力开销。什么是物理外推简单来说就是将模型在“已知”物理场景如简单的刚体碰撞、重力下落中学到的规律应用到“未知”或更复杂的场景中去。挑战在哪里现有模型可以很好地模拟“一个球掉在地上会弹起来”但很难准确预测“一杯水泼在墙上时水花会如何四溅”或者“烟雾在遇到障碍物时会如何缭绕”。这些涉及到流体动力学、柔性物体、空气阻力等极其复杂的物理效应。模型在这里往往会“脑补”出一些看似合理但不符合物理一致性的结果导致模拟在细节上失真。这就像一个只学过初中物理的学生去解答一个关于湍流的博士级问题知识储备和工具都远远不够。2.庞大的计算开销另一个核心挑战是巨大的计算开销。高保真的 3D/4D 世界建模本质上是在用算力“硬扛”物理定律。要实时模拟一个哪怕是房间大小的空间里所有光线、粒子和物体的交互所需要的计算量都是天文数字。这导致了两个问题研发门槛极高只有少数拥有大规模GPU集群的巨头公司才能承担起训练这些模型的成本这极大地限制了整个领域的创新速度。实时交互受限即便模型训练好了要在消费级硬件上实现与模型的实时、高频交互例如在一个模拟世界里自由地移动物体并立即看到反馈也几乎不可能。这使得世界模型目前更像一个“电影生成器”而不是一个可供 Agent 实时“排练”的沙盒。3.业界当前的解决方向抽象化学习LeCun 的“本质派”路线与其像素级地模拟每一个细节不如让模型学习世界更“抽象”的特征和规律。就像我们人类理解世界一样我们不会去计算光子的轨迹而是理解“光会照亮物体”这个抽象概念。Meta的 V-JEPA 等模型正是这一思路的体现它试图在保证物理一致性的前提下大幅降低计算的复杂度。混合式模型Hybrid Models将神经网络的强大“学习能力”与传统物理引擎的“精确计算”相结合。例如用物理引擎处理宏观、简单的刚体运动而用神经网络去模拟和渲染那些传统方法难以处理的复杂细节如毛发、流体。取长补短在效率和真实性之间找到最佳平衡。算法与硬件的协同进化未来更高效的算法如稀疏注意力、神经微分方程等将能用更少的算力实现更真实的模拟。与此同时专为 AI 计算设计的新型硬件如光子芯片、存内计算的发展也将从根本上提升算力上限。算法的“软件”优化和硬件的“底层”突破将共同推动世界模型跨越成本的冰山。六、结论大脑与双手的共生进化总结来说当前的 LLM 智力提升会越来越慢为了让AI走出“语言的房间”一种预期的方案是赋予它一个能理解物理世界的“大脑”世界模型和一双能感知物理世界的“双手”具身智能。然而这两条路径并非坦途它们各自面临着核心的瓶颈却又奇妙地互为解药世界模型的瓶颈在于“数据”再强大的模拟器如果只在虚拟世界里闭门造车其对真实物理的理解终将遇到天花板。它需要源源不断的、来自真实物理世界的、充满意外和噪声的“非结构化数据”来喂养和校准自己。具身智能的瓶颈在于“智力”与“精度”再精密的机器人如果背后的大脑不够智能它就只是一台重复执行指令的机器无法应对复杂多变的环境。同时机械的物理极限精度、速度、力量也决定了它探索世界的效率。这形成了一个完美的闭环一个“大脑”与“双手”的共生进化关系双手具身智能在真实世界中摸爬滚打为大脑世界模型带回了最宝贵的“养料”真实数据迫使其迭代让模拟更逼近现实。一个更强大的大脑世界模型能够进行更深层次的思考和规划反过来指导双手具身智能做出更智能、更高效的动作突破其纯粹的机械局限。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】