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2025 年 5 月 15 日

回复了 catazshadow 创建的主题 › 分享发现 › 总是有人从 AI 怎么工作反推大脑就是如何如何，人类就是如何如何

@sillydaddy 你讨论的攻击味道太浓烈了，我回答了你艾特我的问题。

2025 年 5 月 15 日

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@cmdOptionKana
1.1 还没上小学的娃娃，他们可能不会读写文字，但是他们想玩手机，但是他们都不知道手机这两个字怎么写的。文字不完全代表智能。
1.2 原始人时代，文字还没有发明之前，智能也是存在的。
1.3 当前的 AI 是一个宽泛的定义，狭隘 AI 定义下的 LLM 看起来有局限性的智能。
1.4 强人工智能的 AI 还需要几十年发展。

2025 年 5 月 15 日

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@sillydaddy 下次否定别人的时候，不要带吧这个字，会让你没那么自信。我没说机器人训练为什么不如文本和视频训练。你所说的机器人训练的 2 种方法，只是在当前技术基础上的方法。你说的 1 是 RL 的路线，2 是世界模型的路线。是因为本身缺少一个从根本上就无法高效泛化的“大脑”才走上面 2 个路线。
你请一个保姆，还要让她训练几个月擦桌子和拖地？
自己没读过几本书就不要这么狂。

2025 年 5 月 15 日

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为什么没有人和我对线？我是来真心讨论的，我也有那么一丢丢的先验知识储备，看过几本书的。

2025 年 5 月 15 日

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@cmdOptionKana 你所掌握的知识和技能，包括但不限于学校学习到的，工作积累到的，为人处世的，以及从你家到公司，你的行为等等等。

2025 年 5 月 15 日

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@chairuosen 目前用于训练 LLM 的数据就是极限了，唯一没有极限的就是每个人每天眼睛里看到的画面和耳朵里听到的声音，手的触觉，嘴的味觉，这些数据是无限的，只要有人，就会有新鲜的不同的。需要一个类脑的系统来接受和处理这些数据，但肯定不是当前的 LLM ，也不是当前的 ANN 流派能解决的。

2025 年 5 月 15 日

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最早的时候沃伦·麦克卢洛奇和沃尔特·皮茨的论文开创这个领域之后，就分成了 2 派，现在的 LLM 派系是罗森布拉特感知机发展起来的，并不代表这一派系就是完全正确，另外一派就是错误。只是，当前这个派系明显到了发展瓶颈（无法真正有效高效地处理视频数据）。

2025 年 5 月 15 日

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@catazshadow 是的，因为冯诺依曼体系架构的问题，用现在芯片几乎不可能做到人脑级别的类脑。

2025 年 5 月 15 日

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@cxe2v 不是我的观点，多次信号叠加的神经网络是 snn 脉冲神经网络，脉冲神经网络是最有可能能很好的解决视频这个方向的基础技术。只是目前，原生支持 snn 的芯片也不成熟，需要重新设计，走的是存算一体的路线。和当前的冯诺依曼体系完全不同。

2025 年 5 月 15 日

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@chairuosen 就是方向错误。就算是毫无这个方向的知识储备的 B 站老色批们，看到了春水堂的人偶之后，都想让春水堂和双足机器人合作接入 LLM ，看起来好像三位一体很美好。但是为什么没做，这个市场的价值从 pornhub 的流量就能感知到。因为做不到啊，就算是多模态 LLM ，也无法真正的做到人对世界的认知。三位一体之后，你让结合的机器人，告诉他让它从上海去到纽约，做不到的。打车，买票，上飞机，下飞机。。。。。。这其中的每一个行为都要出各种岔子。

2025 年 5 月 15 日

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另外，LLM 这种监督学习的产物，只是机器学习里的一个分支。我觉得 RL+snn 才是最有希望接近类脑智能的。目前的 ANN 对于时间序列的视频是无能为力的，不然为什么没见几个牛逼的视频处理的 LLM ？因为基础架构就搞不定。不管是人还是动物，都是对于视频画面的理解来感知世界的，不是文字，也不是语音。

2025 年 5 月 15 日

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ANN 里的神经元激活是线性的一次性激活，但是真正的生物神经元是脉冲多次信号值叠加刺激激活，生物神经元的种类繁多，不同的功能对应了不同形态的神经元（具体见洛利群著的神经生物学原理）。远不是 ANN 里的感知器就能攘括的。

2025 年 5 月 15 日

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@Nzelites 因为你没有那个技术能力来做到读回复和再回帖。就算是缝合 vllm ，你也没有那个水平。

2025 年 5 月 15 日

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@sillydaddy LLM 真行的话，早就和双足人形机器人双剑合璧了。另外，你怎么知道人家就没有任何知识储备？

2025 年 5 月 15 日

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你也看到了这个新闻啊，最早刚发出来的时候，我就看到了。以目前的技术，完全模拟人脑需要的资源是需要巨量的，而且算法也不一定能够搞定。我对你说的几十年，表示赞同。在基础技术没有突破之前，目前的 ANN ，只是看起来像而已。