Hầu hết các mô hình hiện có là những kẻ bắt chước thông minh, không phải là những người suy nghĩ. Chúng được đào tạo trong sự cô lập và sau đó được sử dụng như những hiện vật tĩnh. Những gì bạn đang mô tả là sự khác biệt giữa ghi nhớ và siêu nhận thức và ngành công nghiệp vẫn đang mắc kẹt vào cái trước. Học tập gia tăng không chỉ là một nâng cấp kỹ thuật mà còn là một sự chuyển mình triết học. Nó coi trí thông minh như một hệ thống sống chứ không phải là một tập dữ liệu đông cứng. Đó là sự khác biệt giữa một mô hình biết và một mô hình đang phát triển. RAG, tinh chỉnh, kỹ thuật nhanh chóng, đây là những cấu trúc thông minh, nhưng chúng vẫn phản ứng. Những gì chúng ta cần là nhận thức chủ động: các hệ thống có khả năng sửa đổi, suy nghĩ và định hướng lại mà không cần đào tạo lại. Tương lai của AI không phải là về việc xuất hiện thông minh. Nó là về việc duy trì sự thông minh, thích ứng, phát triển và tích hợp những hiểu biết, như một tâm trí đang chuyển động. Đây không chỉ là một lộ trình. Đây là một tuyên ngôn. Hãy xây dựng một trí thông minh không chỉ vượt qua bài kiểm tra mà còn viết lại chương trình giảng dạy.
Carlitosway
Carlitosway00:55 1 thg 9
Hãy nghĩ về AI như một sinh viên Các LLM là loại sinh viên ôn thi cho kỳ thi, rồi sau đó thì đứng hình. Chúng nhớ những gì đã học, nhưng một khi bài kiểm tra kết thúc, chúng ngừng học hỏi. Bạn chỉ có thể làm cho chúng thông minh hơn bằng cách gửi chúng trở lại để tham gia một loạt lớp học tốn kém khác. Học tập gia tăng thì khác. Đó là sinh viên luôn ghi chép trong suốt cuộc sống, cập nhật hiểu biết của họ mỗi ngày, và thay đổi cách hành động ngay khi họ học được điều gì mới. Họ không chỉ vượt qua các kỳ thi, mà họ còn phát triển. Hiện tại, hầu hết AI đang mắc kẹt trong nhóm đầu tiên. Đó là lý do tại sao chúng ta cần RAG (Tạo ra thông tin tăng cường), tinh chỉnh, mẹo nhắc nhở, và vô số miếng vá chỉ để giữ cho nó hữu ích. Đó là băng dính cho một bộ não không tự cập nhật. Với học tập gia tăng, AI không cần băng cá nhân. Nó thích ứng theo thời gian thực. Nó sửa đổi niềm tin của mình. Nó tích lũy kiến thức với mỗi tương tác. Các hệ thống nhẹ hơn, nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Trí tuệ cảm giác như đang sống, ít giống như một bức ảnh đông cứng, nhiều hơn như một tâm trí đang chuyển động. Vì vậy, câu hỏi thực sự không phải là liệu AI có nghe có vẻ thông minh hôm nay hay không. Mà là liệu nó có thể tiếp tục học hỏi vào ngày mai hay không.
1,05K