西宁摄网站制作,做电脑网站,吴江专业的网站建设,wordpress js版本号昨天凌晨#xff0c;知名人工智能专家、OpenAI的联合创始人Andrej Karpathy提出了一个革命性的未来计算机的构想#xff1a;完全由神经网络驱动的计算机#xff0c;不再依赖传统的软件代码。 嗯#xff0c;这是什么意思#xff1f;全部原生LLM硬件设备的意思吗#xff1f…昨天凌晨知名人工智能专家、OpenAI的联合创始人Andrej Karpathy提出了一个革命性的未来计算机的构想完全由神经网络驱动的计算机不再依赖传统的软件代码。 嗯这是什么意思全部原生LLM硬件设备的意思吗
这一概念的提出引发了网友广泛的讨论和巨大关注奶茶觉得这个设想看上去会不会太宏观而且不切实际于是查看了Karpathy 在帖子下的回复试图找到支撑性的证据 ▲图源小互
根据Karpathy的解释在这种架构下设备的输入如音频、视频、触摸甚至自然语言将直接传递给神经网络输出则直接显示为结果可能是音频/视频也可能是交互界面在屏幕上。整个计算过程完全依赖于神经网络的处理能力这种简化的架构将彻底改变计算机的工作方式。
有网友形象地比喻这类似于人类大脑和躯体的关系大脑负责处理而躯干外设负责执行输出。
奶茶总结了一下网友们对这个设想的担忧 透明度和可解释性完全依赖神经网络的系统可能难以解释其决策过程导致“黑匣子”问题增加了监管和信任的难度。 算力和能源消耗如此大规模的神经网络计算需要极高的算力和能源可能对资源和环境造成巨大压力。哈哈虽然但是最后的赢家不还是英伟达 安全性和隐私神经网络驱动的系统可能容易受到攻击尤其是如果数据输入未经严格验证可能导致安全和隐私问题。 技术依赖过度依赖神经网络技术可能限制计算机的灵活性和适应性尤其在面对非结构化或突发性问题时。
大家怎么看捏 这个设想究竟是不是可以看得到的未来呢
他爱死了Apple Intelligence
Andrej Karpathy提出的未来计算机构想有没有让大家联想到前几天发布的Apple Intelligence 奶茶觉得Andrej Karpathy提到的未来愿景与Apple Intelligence有着异曲同工之妙。于是我查找了Karpathy对Apple Intelligence的看法果然他公开坦言对这个概念爱不释手。以下是他之前的发言 “事实上我非常非常喜欢苹果公司发布的 Apple Intelligence。在苹果公司人工智能成为整个操作系统的基础这是一个非常激动人心的时刻。有几个主要的主题 多模态I/O支持文本、音频、图像和视频的读写功能可以说这些都是原生的人类API。 Agentic允许操作系统和应用程序的所有部分通过‘函数调用’进行互操作。用于核心进程的LLM大语言模型可以根据用户查询安排和协调各部分的工作。 无摩擦高度无摩擦、快速、‘始终在线’和情景化地全面集成这些功能。无需四处复制粘贴信息、提示工程等根据需要调整用户界面。 主动性不只是根据提示执行任务而是预测提示、提出建议并主动行动。 授权分级尽可能使用设备端算力苹果芯片非常有用且适合但也允许将工作分派到云端。 模块化允许操作系统访问并支持不断增长的LLM生态系统例如ChatGPT合作公告。 隐私保障用户隐私。
我们很快就会进入这样一个世界你可以打开手机随便说点什么。它会回应你而且它认识你。一切都很顺利。这太令人兴奋了作为一名用户我非常期待。”
Karpathy说清醒梦很像Sora
Andrej Karpathy不仅在技术上有深厚造诣而且非常擅长进行内心观察。他之前就写过一个很出圈的帖子谈到了断网的感受。最近他除了发表争议与希望并存的未来计算机构想还发表了一个Sora相关的描述也很热门他记录了自己的一次清醒梦体验
何为清醒梦呢就是指做梦者意识到自己在做梦并且能够在一定程度上控制梦境中的场景、角色或自己的行为。一位网的描述很准确清醒梦的梦境会根据你的关注点生成细节而你没有直接审视的部分则呈现得不准确。这种现象有点像游戏的图形渲染为了节省资源只渲染必要的部分。 Karpathy在帖子中提到他感觉梦境像一个Sora模型充满了丰富的细节,而且自己的智商突然提高了10点。
清醒梦这个比喻还蛮有趣的把Sora模型只渲染必要部分的原理和清醒梦的体验联系在一起既浪漫又贴切很妙 我相信而且践行了一万小时
奶茶最近还看了Andrej Karpathy在州大学伯克利分校的AI hackathon做的演讲。Karpathy讲了几点还蛮有意思的和大家分享下 计算的本质正在改变我们正在进入一个新的计算范式这种情况非常罕见。我几乎觉得像是回到了 1980 年代的计算机时代不再是中央处理器 (CPU) 处理指令和字节而是大语言模型 (LLM) 处理 Token我们有 Token 的上下文窗口而不是 RAM 中的字节并且有磁盘等的等效物。这有点像计算机但现在大语言模型是新的核心这就是为什么我称之为大语言模型操作系统LLM OS OpenAI的成立的初衷是为了与Google形成某种平衡那时Google就像一只拥有700亿自由现金流的巨兽几乎雇用了半个AI研究行业。我们只有八个人和一台笔记本电脑这种对比真的很有趣也非常符合我的背景。OpenAI最初探索了大量内部项目我们招聘了一些非常优秀的人才其中许多项目并没有走太远但有些确实成功了例如在最早期我们开发了一个Reddit聊天机器人试图与Google竞争当Transformer出现后它被转化为一个更好的东西领域从Reddit扩展到许多其他而随后有了GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4甚至有了GPT-4o。我见证了这些“小雪球”的发展过程直到今天OpenAI的市值达到了可能接近1000亿美元许多你们在过去两天中也在做的小项目也许它们不会成功但其中一些可能会成功。你们应该继续推动你们的小雪球也许它们会发展成一个真正的大雪球 我很相信Malcolm Gladwell提出的1万个小时的概念。我相信这个理论成功来自于重复练习我们应该非常愿意投入那1万个小时不要太在意自己在做什么是否成功或失败简单地计算你投入了多少时间。即使是那些我失败的项目它们没有发展成任何东西但它们也增加了我开发专业知识的时间总数让我能够自信地承担这些项目并使其成功
大家如果感兴趣Andrej Karpathy全部演讲的内容可以在评论区告诉我们我们安排更详细的汇报 参考资料
[1]https://x.com/karpathy/status/1807497426816946333 [2]https://x.com/imxiaohu/status/1807772757448618285 [3]https://mp.weixin.qq.com/s/h5iTG2wwwekUvkUoADBPIw [4]https://twitter.com/karpathy/status/1806400213793534010 [5]https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzg3MTkxMjYzOAmid2247493816idx1snbde3c57d4dce1b0536679459ba78b4d3chksmcef5ed69f982647fb01d44cd284ed178fe38d5c3a734e2f231933857d24e4e1f141011276476scene21#wechat_redirect [6]https://mp.weixin.qq.com/s/Txx7YcoQFSV8gSEydhXzSg
