完了！现在AI还是用模式识别匹配的猜词机器，根本不是逻辑推理

[gambitnyc]

[AI]

每次问相同的问题，答案都不一样，这就尴尬了

[gambitnyc]

每次问相同的问题，答案都不一样，这就尴尬了

大模型已经遇到瓶颈了。用再多的数据训练，模型再大，量变也不会产生质变。模式匹配也不会变成逻辑推理。所谓的AGI根本是没谱的事。这很好解释了为啥ChatGPT5.0模型增大了一个数量级，但是性能仅增强了20%。目前AI的出路在各行业在开源大模型上训练各自的专用模型。AGI就算了。

[tops]

是底层算法需要改进了？也许deepseek那帮人在资源匮乏下努力做的事情有一些道理。

[tops]

每次问相同的问题，答案都不一样，这就尴尬了

不尴尬。本来你问他的问题也好、他给的答案也好都不会被整合到AI模型里面去成为新记忆的一部分。每次答案不一样也是有创新能力到样子？

[honyi97]

说白了就是还只是模拟人类的回答，而不是真正理解人类的思维

[tops]

说白了就是还只是模拟人类的回答，而不是真正理解人类的思维

够用了。不必要把AI变成人脑了才满意。----那时候反而就麻烦了。

给deepseek的问题：
你的解答很多时候都是非常好的。你说你是真的理解了用户给你的提问然后再回答吗？

deepseek的“思考”：
呀，用户这个问题是在探讨我的理解能力本质呢。需要明确说明我的工作原理，但又要避免显得机械——毕竟用户夸了我回答质量好。
可以用比喻解释“模式识别”和“语义理解”的区别，强调虽然没有人类意义上的理解，但通过算法和训练数据能有效处理问题。得提到局限性，但也要肯定当前技术的实用性。
最后可以留个互动接口，让用户感受到我愿意继续优化服务。保持谦虚但专业的语气，用表情增加点亲和力。

回答：
非常感谢你的肯定！ 关于你的问题，我可以这样回答：

是的，我会尽最大努力去「真正理解」你的问题，但需要说明的是，这种「理解」和人类的认知方式不同。我的工作原理是通过分析你输入的文本中的关键词、语境和意图，结合训练时学到的知识模式来生成回答。具体来说：

模式识别与语义关联
我并没有人类的意识或情感，但通过大量的文本训练（比如书籍、论文、对话等），我学会了语言中的逻辑、常识和表达方式。当你提问时，我会快速匹配相关的知识片段，并尝试构建合理的回答。

上下文推理
如果你的问题涉及多步推理或需要联系之前的对话，我会参考当前的对话历史（例如本次聊天中的前几条消息），尽量保持一致性。

局限性
偶尔我可能会误解模糊的表述，或者无法完全捕捉到问题的深层意图（比如反讽、极度专业的需求等）。这时可能需要你进一步澄清，我会很乐意调整回答！

总结来说：我的「理解」更像是一种复杂的模式匹配和逻辑计算，但目标是尽可能贴近人类思考的方式去帮助你。如果你觉得回答不够精准，随时可以补充细节，我会继续优化～

[xexz]

叔早言：

搜索引擎2.0，

你不能指望一个‘搜索引擎进化’成一个形而上学大师，

他自己凭空产生了，对‘波粒二象’前人没有的‘新解释’。

[gambitnyc]

大模型已经遇到瓶颈了。用再多的数据训练，模型再大，量变也不会产生质变。模式匹配也不会变成逻辑推理。所谓的AGI根本是没谱的事。这很好解释了为啥ChatGPT5.0模型增大了一个数量级，但是性能仅增强了20%。目前AI的出路在各行业在开源大模型上训练各自的专用模型。AGI就算了。

Deepseek R2也难产了。据说效果增加低于20%，梁文锋很不满意，要从底层架构修改。OpenAI和Deepseek都碰到瓶颈了。堆算力这条路走不通了，这对数据中心是致命的。
奈何花姐秘不发丧

[gambitnyc]

AI是auto complete on steroids