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GPT4 的四个能力示例
- 画小人,对人体的结构理解和视觉能力
- 文字解谜,对空间的感知能力
- 对话分析,对人类对话的深度理解能力
- 代码解释,用自然语言推导代码运行结果
读过《千脑智能》的朋友应该还记得,人类的大脑里有一个世界模型,并在此模型内进行预测,而GPT4里也初步展现出“世界模型”。

要注意,这只是没有经过视觉训练的GPT4的早期版本。
GPT4 多模态版本的真正的实力,除了 OpenAI 还没人知道。
大脑最初通过感知来进行视觉建模。
后来人类有了语言,可以通过语言来拓展模型。
后来有了望远镜、多媒体,模型变得更加精确。
后来有了vlog和直播,模型变得多元化多视角。
如果LLM按照人类大脑的路径,GPT5的建模将会更加精确。
书籍推荐:千脑智能
也可参加之前写的文章
https://orangeblog.notion.site/10a3421f81604a7995443f98b499f8c9
这期播客很不错 小白ChatGPT 入门 https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/641183b5bb1fc0cb68f810c6
Forwarded from AI中文社区
千脑智能

美国国家工程院院士Jeff Hawkins的《A Thousand Brains》从神经科学角度解释了人如何通过看到、移动和感知三维空间来学习和识别物体。比尔盖茨推荐了该书。

🔠 千脑理论中,每个大脑皮质柱都有完整物体的模型,因此知道在物体的每个位置应该感应到什么。

🔠 可以把运行 Transformer 训练的神经网络的电脑想象成一个简陋的人工皮质柱,给它灌输数据,它输出预测数据。

🔠 但大脑新皮层有 20 多万个这样的小电脑在分布式计算,他们连接着各种感知器官输入的数据。

🔠 最关键的是大脑无需预训练,神经元自己生长就完成了学习,预测是皮质柱测试和更新其模型的方法。如果结果和预测不同,错误的答案就会让大脑完成一次修正,这种方式就是自我监督,皮质柱相当于把用于训练的超级电脑和预测数据的电脑整合了。

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