Al就是娱乐加商业，千万別当真。

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穿越周期的蜗牛

泡菜

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2025-01-29 07:41

正事一个干不好的。

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第 1 帖

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fiedel

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2025-02-24 06:08

穿越周期的蜗牛发表于 2025-01-29 07:41
正事一个干不好的。

搞AI的都拿炸药奖了。。。

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第 73 帖

tianman

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2025-02-18 15:31

lzc463 发表于 2025-02-18 13:57
这种凭直觉做的事，还行

做诗是凭直觉？
你觉得下面的思维过程算不算逻辑思维？

Trompette 发表于 2025-02-11 21:46
即使只有 0.8 token/s，本尊 671b 这个天才文科生还是惊呆我了

事实上AI下棋、AI编程都是大量逻辑思维的结果。。。

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第 72 帖

CATWK

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2025-02-18 15:20

lzc463 发表于 2025-02-18 13:57
这种凭直觉做的事，还行

一个电脑哪儿来的直觉，你所看到的貌似无厘头的直觉背后是各种逻辑运算和条件判断的输出结果，是确定的

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第 71 帖

lzc463

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2025-02-18 13:57

tianman 发表于 2025-02-17 12:17
不见得。。。
比如说，它可以按照给定的主题和要求作出合格的格律诗词，普通人恐怕都做不到的。。。

这种凭直觉做的事，还行

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第 70 帖

tianman

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2025-02-17 12:17

lzc463 发表于 2025-02-17 10:44
现在的AI还只练习了直觉，没什么逻辑，那个什么逻辑链也还不行，一点都不严谨。号称博士生水平就是瞎吹的。

不见得。。。
比如说，它可以按照给定的主题和要求作出合格的格律诗词，普通人恐怕都做不到的。。。

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第 69 帖

wan

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2025-02-17 11:40

ai早就商用了。
很多画师就在用ai辅助作画。
工业生产也有在用，包括质量检测，产品优化等。
即使普遍认为最没用的大语言模型也在智能客服大量采用，大量节约人工成本。

wan 编辑于 2025-02-17 12:04

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第 68 帖

pingxh

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2025-02-17 11:19

lzc463 发表于 2025-02-17 10:44
现在的AI还只练习了直觉，没什么逻辑，那个什么逻辑链也还不行，一点都不严谨。号称博士生水平就是瞎吹的。

deepseek的免费版的逻辑分析能力已经很强大了，我觉得秒杀99%的人类。

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第 67 帖

lzc463

资深泡菜

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2025-02-17 10:44

现在的AI还只练习了直觉，没什么逻辑，那个什么逻辑链也还不行，一点都不严谨。号称博士生水平就是瞎吹的。

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第 66 帖

塞外飘雪

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2304FPN6DC

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2025-02-05 19:27

已经是2025年了，如果还认为AI也就那么回事

··············就让人无语了。

deepseek的出现及开源可以看看西大多紧张

，还认为没有用！

DeepSeek 的核心产品包括：
DeepSeek-V3：一款大规模语言模型，拥有 6710 亿个参数，采用混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）架构，具备强大的多语言处理能力和高效的推理能力。
DeepSeek-R1：一款专注于推理能力的模型，擅长处理复杂的逻辑链，性能与 OpenAI 的模型相当，且开源。

嘿，我是Kimi呀！有什么可以帮你的吗？😊

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第 65 帖

tianman

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2025-02-05 17:49

珂2019 发表于 2025-02-05 16:11
虽然用了现代化的新造术语，不改其统计本质。

不能这么说。
人类思维离不开信息储存、检索、选择、统计、决策...这些过程。
比如，围棋手下棋就是基本上使用了所有这些过程的一个例子。
比如，“明天很有可能下雨”就包括了统计结果。

但是统计并不是本质，思维最重要的还是决策过程。是思维的本质。而统计是决策的参考工具。
所以，同等水平的棋手能分出高下，主要在于决策上的不同。。。

而神经网络其实只是在模拟人类神经元的思考过程。只是将模拟方式用数学方式来模拟罢了 --- 只是目前还不够完善。

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第 64 帖

arondes

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2025-02-05 17:41

珂2019 发表于 2025-02-05 15:25
你说的它的这种自学过程，在科学上称为：统计。

这取决于你怎么定义统计
对我来说这个定义宽泛还是狭窄其实不是我的重点
重点是这里的技术方式
就是脱离人类经验完全利用机器自我生成的数据来学习

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第 63 帖

lhy02

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2025-02-05 16:37

珂2019 发表于 2025-02-05 16:11
虽然用了现代化的新造术语，不改其统计本质。

居然引申出这么严谨的话题。
统计的基础知识知道一些，正态分布，卡方，置信区间，阿尔法=0.05，方差分析这些，挺好奇深度强化学习怎么归根结底到这些概念上的。

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第 62 帖

pingxh

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2025-02-05 16:30

珂2019 发表于 2025-02-05 16:11
虽然用了现代化的新造术语，不改其统计本质。

是统计和概率。
人类很难做到。

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第 61 帖

珂2019

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2025-02-05 16:11

Trompette 发表于 2025-02-05 16:05
你说的科学里的 “统计”，在我看到的科学里叫 "深度强化学习"

虽然用了现代化的新造术语，不改其统计本质。

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第 60 帖

Trompette

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2025-02-05 16:05

珂2019 发表于 2025-02-05 15:25
你说的它的这种自学过程，在科学上称为：统计。

你说的科学里的 “统计”，在我看到的科学里叫 "深度强化学习"

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第 59 帖

珂2019

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2025-02-05 15:25

arondes 发表于 2025-02-05 11:44
具体是这样的
首先告诉它规则是什么
然后让它自己跟自己对局
在最开始的时候都是胡乱随机走子
但是即便如此也总有一个赢了一个输了
所以就可以从赢了的那个对局里面学到一点点知识
在大量自我对局之后更新ai的知识让两个不那么“随机”的ai再去自...

你说的它的这种自学过程，在科学上称为：统计。

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第 58 帖

Bohnenkaffee

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2025-02-05 11:48

会用AI才行。
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第 57 帖

arondes

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2025-02-05 11:44

allseasons 发表于 2025-02-04 15:46
准备最后回一次这个话题。
你说“而AlphaGo并非如此，它是依据基本规则通过自我学习来得到棋路的，并非来自于人类过去的经验。这才是本质上的飞跃”。
这是自己矛盾嘛。它“自我学习”，那么它学的是什么？跟谁学的？学到的是谁的经验？你怎么知道人类没这个经验？

具体是这样的
首先告诉它规则是什么
然后让它自己跟自己对局
在最开始的时候都是胡乱随机走子
但是即便如此也总有一个赢了一个输了
所以就可以从赢了的那个对局里面学到一点点知识
在大量自我对局之后更新ai的知识让两个不那么“随机”的ai再去自我对弈

不断的重复上面的过程
自我对局迭代升级再自我对局

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第 56 帖

山野如风

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2025-02-05 10:46

PS里面的AI降噪很不错，TOPAZ的AI插值扩像素也很不错

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第 55 帖

pingxh

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2025-02-05 10:36

tianman 发表于 2025-02-03 22:12
事实并非如此。。。
要知道，AlphaGO不但战胜了人类顶尖围棋高手，而且它的棋路是这些棋手闻所未闻的。
这就是“创造性”的标志，证明它思维有创造性，和继承中的发展。

对的，ai的创造性在大部分领域远超人类。

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第 54 帖

pingxh

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2025-02-05 10:20

bird3000 发表于 2025-02-02 09:01
知识越来越不值钱了。
现在至少50%的工作可以由AI来做，还在由人干，仅仅是因为你是“人”！所以大家觉得这个世界就是个草台班子。

大部分普通白领工作会被取代。

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pingxh

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2025-02-05 10:18

碧桂老鱼发表于 2025-01-30 12:02
有得抄就能ai，但画画方面就容易创造了。那种所谓的ai客服，稍灵活的问题就转不过弯来。

进步日新月异，快的很。

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pingxh

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2025-02-05 10:17

plmnko2000 发表于 2025-01-29 22:18
AI 技术实质上就是互联网上的搜索--整理--取舍--整合的过程，说白了就是剽窃后再涂抹修改，离开互联网啥事办不成。

人难道不是？
只是ai的效率高太多了。

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第 51 帖

pingxh

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2025-02-05 10:15

Xcj517 发表于 2025-01-29 17:53
我是程序员，我们编程的时候已经用AI先生成草稿然后再修改了，提升了效率。

将来程序员只用来做规划，各功能模块代码都有ai完成，也就是起码九成程序员的工作会被取代。

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pingxh

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2025-02-05 10:13

真不是，很多领域的底层工作将来都会被ai代替，比如程序员，比如医疗诊断，比如智能驾驶，比如手术机器人，比如文字翻译和语音翻译，比如交通控制，比如战争机器人，甚至家政服务机器人，......，几乎所有领域都会发生翻天覆地的改变。

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CIO

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2025-02-05 09:15

huhuzz 发表于 2025-02-04 19:39
你说的这些路径搜索的是假AI，现在说的AI是神经网络的那种，已经没有逻辑判断的程序语句了。
区别就是用逻辑语句假AI，可以用人脑来推演出结果，就是速度比机器慢，可以校验程序写得对不对。
用神经网络的AI，人脑无法推演出结果，人类无法无法预知它会推理出...

AI用的神经网络还是封装的逻辑，只不过把显性的运算过程隐蔽成权重，其实和原来的程序没本质区别，归根结底仍是算力。人的思考虽然也是一种算力，但显然比AI好很多，没有消耗那么夸张的能量，而且有些表现出来的分析过程比AI更合理。
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第 48 帖

huhuzz

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帖子: 625

2025-02-04 19:39

allseasons 发表于 2025-02-04 13:52
不可能有人类想不到的棋路。人脑只是不那么快而已，否则人类棋手也可以列举完所有的走法并且都走一遍，这样人跟机器其实在一个起跑线上，所不同的就是决策了。
电脑不光是速度，还有算法也很关键，比如路径搜索算法等等。三十年前电脑不那么快的时候，围棋软件的搜索算...

你说的这些路径搜索的是假AI，现在说的AI是神经网络的那种，已经没有逻辑判断的程序语句了。
区别就是用逻辑语句假AI，可以用人脑来推演出结果，就是速度比机器慢，可以校验程序写得对不对。
用神经网络的AI，人脑无法推演出结果，人类无法无法预知它会推理出什么结果，阿西莫夫定律就是开盲盒，这才是它可怕的地方。
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第 47 帖

Trompette

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2025-02-04 17:26

allseasons 发表于 2025-02-04 15:46
准备最后回一次这个话题。
你说“而AlphaGo并非如此，它是依据基本规则通过自我学习来得到棋路的，并非来自于人类过去的经验。这才是本质上的飞跃”。
这是自己矛盾嘛。它“自我学习”，那么它学的是什么？跟谁学的？学到的是谁的经验？你怎么知道人类没这个经验？

早期 Alpha GO Fan，是从学习人类棋谱开始的
中期 Alpha GO Lee，已经接近人类顶尖高手，通过自我对弈的棋谱继续训练
后期 Alpha GO Master 加入了算法优化，提升了卷积深度，避免看不清大龙死活
最强 Alpha Go Zero 才完全不碰触人类棋谱，纯粹依靠自我对弈的结果从头学习

开源 KataGo 采用了 Alpha Zero 的算法，利用各地网友的闲置计算资源，进行分布式训练，也不需要人类棋谱输入

围棋里有不少例子，AI 破局的下法很简单，几十年来人类都视而不见
- 开局对星位直接点三三（人类认为是恶手）
- 靠小飞角破低中国流（人类没有发现）
- 目外后飞压一根筋到底（好手被人类低估）
- 飞刺星位的单关守角（人类认为是恶手）

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tianman

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帖子: 8612

2025-02-04 17:23

allseasons 发表于 2025-02-04 15:52
关网页前看到这个，顺便回一下。
你知道围棋棋手要复盘吗？
其实，我自己下中国象棋就可以下盲棋，关灯后两个人躺在床上下（不用棋盘）。一盘棋怎么也有几十手吧。我没试过记住所有的走法，不保证能记住每一步棋从哪里来的，但能记住自己和对方每一步走过之后棋子在什...

中国目前第一围棋手、也是世界顶级围棋手 -- 柯洁，在VS阿尔法狗以后，是这样说的：

“人类数千年实战演练进化，计算机却告诉我们人类全都是错的。我觉得，甚至没有一个人沾到围棋真理的边。”
“它颠覆了我们对围棋的认知，所以说它的出现是我们的幸运。”
“按我现在的状态和AlphaGo下，那是去送死。”

tianman 编辑于 2025-02-04 17:29

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