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这么看,人工智能正如一个“黑盒子”:一组输入经过一定的处理,得到一种输出,这不就是“函数”嘛。人工智能的核心,或许是一种“函数”关系,只是区别于普通的函数,大部分深度学习模型的函数关系都是无法显性表示的。而由于模型够深,其具有足够的表现能力,能够去拟合几乎任意的函数关系,所以人工智能没有追究这个黑盒子的工作原理到底是什么,而是用大量的数据去拟合它,就得到了相对较好的结果,取得了广泛的应用。
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当前,面对DeepSeek以高性价比强势破局,以xAI为代表的部分AI厂商依然坚持花重金“卷算力”,大模型领域为何会形成上述两种路径的分化?在田丰看来,这与“Scaling Laws”(尺度定律)的性价比降低有关。
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