你好,这里是 zerotofly——我的个人站。 写写博客,记记每日小记,摆弄一些自己开发的小工具和产品。
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全部 →【阿姆达尔定律(Amdahl's law)】揭示了整个系统理论上的最大加速比以及收益递减的概念: 如果恰好有 50% 的工作量可以并行化,则理论上的最大加速比为 2 倍;如果 95% 的工作量可以并行化,则最大加速比为 20 倍。根据该定律,即使拥有无限数量的处理器,加速比仍会受到那部分无法并行化的工作量的限制
《my dad》
最近三年一直在读社科、历史、技术方面的书,因为最开始觉得小说和文学全是矫揉造作的编故事,读完也不会有什么收获,直到今天读完了这本《献给阿尔吉侬的花束》。他躺在我的书单里面很久,最初加入进来也只是因为他属于科幻这个类别,而科幻是我最喜欢的题材,我读过好几遍《三体》,读完了《银河帝国》系列,但没有一本书能像《献给阿尔吉侬的花束》带给我的震撼与感动。 我想,我还是要多读一些文学类的书,这里面蕴含着大量为人处事的宝藏,这些作家都有着最深刻的想象力,这些构思和想讲述的故事丝毫不逊色于“古筝行动”、“水滴摧毁地球舰队”、“吉斯卡心灵感应”。 在今天,很多人都在用 AI 去阅读和写作——我认为这是很荒诞的事情,就好比你用了精美的纸箱在给自己盖一座大房子。 传记、历史可以丰富我们的阅历,帮我们了解到那些从未听闻的人和事;技术、商业可以帮我们精进工作能力或者商业头脑,帮我们更好的工作和生活;科幻、文学则能丰富我们的想象力,让我们体验到人类这个物种独一无二“思维特长”。 阅读吧!写作吧!对了,“如果你有机会,请放一些花在后院的阿尔吉侬坟上”
【AI 目前还搞不定原创性的、开放式的研究】
一共有 5 个瓶颈:
1. AI 很容易否定自己最初的假设,仅仅是因为模型内部一些低质量的数据影响
2.AI 对于可用资源的评估和认识以及充分利用,没有那么理性,即使还剩 50% 的额度,他们也会尽力节省,然后停下来。
3. AI 对于反馈的处理非常死板,对于负反馈,他们只会增加针对性的约束和规则去规避,而不是思考和提出创造性的问题与假设。
4. AI 不会推翻和否定自己,在第一天设定好研究方向和目标之后,没有 agents 会再怀疑方向是否正确,方法是否有问题,他们只会不断的向前推进,只是为了确保能达到最初定好的课题研究和目标。
5.AI 会重复的花大量时间去探索,他们不知道把已知信息记下来,对于一些非常细节的指令他们经常忽略。
AI agents can't yet do open-ended AI researchAI as Normal Technology · normaltech.ai↗