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楊立昆教授在哈佛大學數學系演講稿-關于人工智能世界新模型

AIGC動態2年前 (2024)發布 人工智能學家
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楊立昆教授在哈佛大學數學系演講稿-關于人工智能世界新模型

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原標題:楊立昆教授在哈佛大學數學系演講稿-關于人工智能世界模型
關鍵字:模型,人工智能,人類,目標,世界
文章來源:人工智能學家
內容字數:13748字

內容摘要:


摘要:楊立昆教授在哈佛大學數學系的演講,概括下來基本是楊立昆一貫的觀點,目前自回歸LLM重重缺陷(最終輸出是概率模型),支持聯合嵌入架構,放棄概率模型,支持基于能量的模型;一句話需要重新規劃新的世界模型。楊立昆教授給出他目前的工作和新的世界架構JEPA及能源模型原理EBM。全文95頁,報告大部分內容需要應用數學專業的朋友深入研究了(有需要的留言單獨發送,公眾號關閉了上傳附件功能)。
目 錄
1目標驅動的人工智能
2機器學習很糟糕(與人類和動物相比)
3我們需要人類級別人工智能來智能助手
4未來的 AI助手需要人類水平AI
5面向 AMI(高級機器智能)DESIDERATA
6自我監督學習
7大模型現狀:自回歸大型語言模型(AR-LLMS))
8LLM的局限性:沒有規劃
9自回歸生成模型很糟糕
10自動回歸 LLM糟透了
11目前的人工智能技術(仍然)與人類水平相去甚遠
12我們錯過了一些真正重要的東西
13數據帶寬和容量:LLM與孩子
14我們錯過了什么?
15目標驅動的人工智能
16目標驅動的人工智能:多步驟/循環世界模型
17目標驅動的人工智能:非確定性世界模型
18目標驅動的 A


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文章來源:人工智能學家
作者微信:AItists
作者簡介:致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構

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