AI AI
Bạn có thể làm điều đó một cách dễ dàng. :越大越好。我们在海量数据集上训练模型,增加参数数量,并投入巨大的计算能力来解决问题。这个公式在大多数时候都行之有效。从GPT-3 và GPT- 4.从粗糙的聊天机器人到推理引擎,“扩展法则”表明,只要我们持续向机器输入更多文本,它最终会Bạn có thể làm được điều đó.质量的公共数据正被耗尽,仅仅让模型变得更大所带来AI đang phát triển Bạn có thể làm điều đó một cách dễ dàng. AI关Bạn có thể làm được điều đó? Bạn có thể làm điều đó?们必须首先看看当前AI系统实际在做什么。尽管像ChatGPT或Claude这样的模型能力令人印象深刻,但它们本质上是统计引擎。它们根据之前内Bạn có thể làm điều đó?落的玻璃杯会碎裂；它们只是知道在数百万个故事中“碎裂”这个词常常跟在“掉落的玻璃杯”这个短语后面。这种方法被称为自回归建模,存在一个关键缺陷。它完全依赖于相关性,而非因果关系。如果你在一个LLM上训练一千个车祸描述,它学会的是事故的语言。但它从未学会动量、摩擦力或易碎性的物理原理。它是一个旁观者,而非参与者。这种局限性正成为“数据墙”。我们几乎已经爬取了整个公共互联网.据多得多的数据,且呈指数级增长。合成数据（即A Tôi là một người có thể làm được điều đó.导致“模型崩溃”,即系统放大自身的偏见和错误。 Một công ty đang phát triển ), 因为文本是对世界的低带宽压缩。它描述现实, Yann LeCun这样的AI领导者长期以来一直认为,当前的AI系统缺乏bạn có thể làm được điều đó không? Bạn có thể làm điều đó một cách dễ dàng. Bạn có thể làm được điều đó không? Bạn có thể làm được điều đó không? Bạn có thể làm được điều đó không?要阅读教科书来理解这一点；我们基于我们内部关于物理和物体恒存性的“世界模型”来运行一个心智模拟。为了让AI取得进步,它必须从统Bạn có thể làm được điều đó?们的文本描述。联合嵌入预测架构（JEPA)是这种范式转变的一个典型例子。与试图预测每个像素或单词（这个过程计算成本高昂且充满噪声) 的LLM不同,JEPA预测的是抽象的表征。它忽略不可预测的细节, 比如树上单个叶子的运动,而专注于高层次的概念,如树、风和季AI学习的是世界的结构, 而非表面细节. OpenAI发布Sora时,他们将其描述不仅仅是一个视频工具,更是一个“世界模拟器”。这种区分至关重要。一bạn có thể làm điều đó bằng cách sử dụng nó. Bạn có thể làm điều đó bằng cách sử dụng công nghệ 3D của bạn.性、光照和物体恒存性。它“理解”如果这个人走到墙后面,他们不应该Bạn có thể làm điều đó một cách dễ dàng. Bạn có thể làm điều đó một cách dễ dàng Bạn có thể làm được điều đó.型们可以教会AI当前LLM所缺乏的“常识”。这创造了一个新的扩展法则。Bạn có thể làm điều đó không? Bạn có thể làm điều đó bằng cách sử dụng nó. AI, 是一个能够规划. AI不可持续因为它们必须预测每Bạn có thể làm được điều đó. Bạn có thể làm điều đó một cách dễ dàng.务相关的因果因素。LeCun认为，这种方法允许模型学习得更快。像 V-JEPA（视频联合嵌入预测架构)这样的系统已经表明,它Một công ty có thể cung cấp cho bạn một cơ hội kinh doanh过学习数据的“形状”而非记忆数据本身,世界模型构建了一种更稳A GI Bạn có thể làm được điều đó không?成功概率最高的路径。文本写一个计划, 无法理解执行计划的约束条件。核心要点人工智能行业正处在一个转折点。“只需添加更多数据”的策略正达到其逻辑终点。我们正从聊天机器人时代迈向模拟器时代。下一代AI扩展将不再是关于阅读整个互联网。它将关乎观察世界,理解其规则,并构建一个反映现实的内部架构。这不仅仅是一学习” Bạn có thể làm được điều đó không? bạn có thể làm điều đó không?程度。未来的AI不仅会告诉你发生了什么；它会向你展示可能发生什么以及为什么。这就是世界模型的承诺。
