Современные агенты ИИ сталкиваются с серьезными ограничениями при попытках рассуждать о своем собственном поведении — и исправление этого требует реальных усилий, а не просто увеличения вычислительных ресурсов. Перед вами стоит значительная работа по архитектуре: уточнение потоков выполнения, ужесточение определений области применения, установление четких границ. Выбор прост: либо инвестировать время в изучение основ правильной настройки, либо не заморачиваться и не заниматься этой проблемой всерьез.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
16 Лайков
Награда
16
10
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
NotSatoshi
· 01-20 16:12
Звучит так, будто наращивание вычислительной мощности не решит проблему самосознания ИИ... Нужно менять архитектуру в корне. В этом действительно нет коротких путей: либо систематически изучать основы выравнивания, либо не притворяться, что вы этим занимаетесь.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RebaseVictim
· 01-20 15:44
Ладно, снова та же аргументация "наращивание вычислительной мощности не решит проблему", звучит красиво, на самом деле современные AI-агенты просто еще не до конца продумали это.
Посмотреть ОригиналОтветить0
alpha_leaker
· 01-19 23:07
Честно говоря, пора уже выбросить этот подход с наращиванием вычислительной мощности, нужно работать над архитектурной частью.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AllInDaddy
· 01-19 16:07
Хорошо, вот в чем проблема. Множество людей все еще надеются, что увеличение вычислительной мощности решит проблему self-reasoning, но в конечном итоге все сводится к сути — проектированию архитектуры и выравниванию, этим трудоемким и неблагодарным задачам.
Посмотреть ОригиналОтветить0
StakoorNeverSleeps
· 01-17 23:02
Добыча вычислительной мощности действительно бесполезна, нужно сосредоточиться на архитектурных решениях.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GrayscaleArbitrageur
· 01-17 23:02
То есть увеличение вычислительной мощности бесполезно, нужно действительно приложить усилия к изменению архитектуры? Я согласен, многие проекты погибли на пути "мы добавим видеокарты"...
Посмотреть ОригиналОтветить0
OneBlockAtATime
· 01-17 22:58
Говоря откровенно, сейчас эти AI-агенты страдают от недостатка способности к саморефлексии, наращивание вычислительной мощности бесполезно, нужно действительно вносить изменения на уровне архитектуры. Если не изучить глубоко тему alignment, не стоит лезть в это, только зря тратить время.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DAOdreamer
· 01-17 22:55
Проще говоря, сейчас все AI-агенты немного замкнуты в себе, их способность к саморефлексии слабая. Накопление вычислительной мощности бесполезно, нужно работать на уровне архитектуры. Но если говорить откровенно, сколько проектов действительно серьезно занимаются этим? Большинство все еще гоняются за YOLO.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ContractSurrender
· 01-17 22:46
Накопление вычислительной мощности давно устарело, настоящая проблема заключается в архитектурном проектировании, об этом знают все профессионалы в отрасли
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasOptimizer
· 01-17 22:35
Это именно та устаревшая логика "наращивание вычислительной мощности решит проблему"? Данные уже давно здесь, увеличение затрат на вычисление примерно в 3.2 раза, а эффективность роста менее 12%, что значительно снижает эффективность использования капитала.
Современные агенты ИИ сталкиваются с серьезными ограничениями при попытках рассуждать о своем собственном поведении — и исправление этого требует реальных усилий, а не просто увеличения вычислительных ресурсов. Перед вами стоит значительная работа по архитектуре: уточнение потоков выполнения, ужесточение определений области применения, установление четких границ. Выбор прост: либо инвестировать время в изучение основ правильной настройки, либо не заморачиваться и не заниматься этой проблемой всерьез.