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DeepSeek放了个原子弹后,其他AI大模型厂家不甘落后,现在阿里也放出Qwen2.5 Max,相信还会有更多的。这是好事。不光中国的AI大模型还在继续放出来,美国也是,马斯克的xAI就刚放了Grok 3。; H8 P, u1 X$ C+ M2 D( p# g
# W4 E" E) ]" l4 f5 E* Q! L- a, g现在似乎还是在各家各显神通的阶段。随着越来越多的开源、免费使用AI大模型出现,是否有可能互相接入、集思广益?
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6 B& F( E9 L) ~( C: V; @三个臭皮匠,顶个诸葛亮。相信AI也是一样。- k+ U3 x, c7 b$ k9 H
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每一个成功的AI大模型都有强项、弱项,而且强弱还可能是动态的,对每一个问题都有不同的表现。如果可以互相接入,在提出本身的AI解的时候,参考“友邻AI”的解,尤其参考对方的推理过程和数据来源,以判断各个模型解的相对可靠性,然后汇总。这样可能可以最大限度的集思广益,提高最终AI解的精确性和有用性。
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% m0 ^) | ~5 m0 z8 S这里肯定会有很多商业和法律的问题,但现在只考虑技术问题。从“责任”来说,负责集思广益的AI大模型“负最终责任”。
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9 E' Y) I/ @' z' Q' G$ y4 m人类也是这样的,听到伙伴的想法、办法更有道理,会加以采用。在采用的过程中,未必全盘照搬,而是融合进自己和第三方的合理因素,力求提出最优的最终解。集思广益的人也对最终解负责。
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AI大模型还在军备竞赛中。DeepSeek开创了非常好的先例:不片面扩大模型,而是用更加精妙的模型设计和算法获得更多的智能。但“军备竞赛”的冲动相信不可避免,需要避免“递减效应”。越来越大的模型或许还能更加智能,但大家都在重复建设,似乎挺浪费的。
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这个设想靠谱吗?感觉上有点像更高层次的MoE? |
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