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Attention is All you Need
摘要
本期视频是「AI认知系列」的最后一期，王自如从AI生成的“合理性”与“绝对准确性”矛盾出发，分析了当前AI技术的局限性（如统计学底座的先天不足）及解决方案（如大力出奇迹、分而治之、高低搭配等）。同时探讨了算力消耗从训练转向应用的趋势、端侧与云端算力的协同，并对AGI（通用人工智能）和ASI（超级人工智能）的发展阶段与主导权问题提出预测。最后强调本系列旨在构建体系化认知，未来将聚焦AI实际应用与产业升级。
亮点
- 🤖 统计学底座的局限：当前AI基于概率预测，虽能处理合理性需求，但难以实现绝对准确，规则叠加可能僵化模型。
- 🚀 大力出奇迹的解法：通过扩大模型规模（Model Scaling）和净化数据（如合成数据）逼近准确性，不改变统计学基础。
- 🧩 分而治之的策略：将规则嵌入细分场景的Agent（智能助手），避免大模型过载，提升生成准确性。
- ⚖️ 高低搭配的架构：通用基座模型与专业小模型协作，类似“大小核”分工，兼顾效率与精准。
- ⏳ AGI与ASI的界限：AGI时代AI主导权仍属人类，而ASI可能引发自主意识危机，但现阶段讨论为时尚早。
- 🔋 算力重心转移：未来80%算力将集中于应用环节（推理），训练占比降至20%，能效比成关键指标。
- 📱 端侧算力的价值：低延迟、隐私保护（如联邦学习）及分担云端压力，驱动芯片厂商加码终端算力研发。
- 🌍 能源与社会的隐忧：算力需求激增或引发能源挑战，长期影响需时间验证。
#AI技术 #算力革命 #AGI #端云协同 #数据隐私 #产业升级