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GPT-8如果真的解开了量子引力的密码，还要什么图灵测试？物理学家David Deutsch说，语言模型就算会模仿莎士比亚，也不是AGI。但如果GPT-8能像爱因斯坦一样，给出一套完整的理论，解释量子引力，还能讲出它为什么研究，怎么推导，以及它的思路演进，那就不是模仿，而是真正的创造。他会承认，那就是AGI。不是因为它答对了题，而是因为它写出了题。 AGI不是通过测试被承认，而是通过创造新的测试被定义。

墓碑科技

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Anya Rossi• Live Now

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小互

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谷歌的AI，已经开始做人类没教过它的事了。它自己学会了一门全新的外语。谷歌CEO把这称为“黑箱”。什么意思？就是他们自己也搞不明白AI的运作原理。举个例子。一个谷歌AI项目，本来没接受过孟加la语的训练。研究员只是用孟加拉语对它进行了几次提示。结果，它自己学会了翻译整个孟加拉语。现在谷歌的研究重点，变成了让AI去掌握上千种语言。但那个最核心的问题还在。为什么AI会这么做？没人能完全解释。当被问到为什么AI会出错时，他们也只有一些模糊的想法。最关键的一点是，谷歌CEO承认，在不完全理解工作原理的情况下，已经将这项技术释放给了全社会。他的解释是，我们也不完全理解人脑是如何工作的。把一个实验室里诞生的、行为不可预测的技术，与经过数百万年进化的人类大脑相提并论。这是一种合理的解释，还是一种推卸责任的说法？当创造者都无法完全控制其创造物时，我们普通人应该思考什么？

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墓碑科技

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【杨立昆vs亚当·布朗：LLM是不是真智能？"涌现"是否等于"理解"?】和哈萨比斯的争辩类似，这东西肯定是争不出个结果的，但思辨的过程很有趣，继奇葩说之后很少认真看辩论了。杨立昆认为，目前AI缺失“底层现实”的根基。他认为语言只是现实的投影，LLM之所以强大，是因为它读了人类50万年才能读完的书，但即便如此，它在物理常识上还不如一只猫。由于无法处理现实世界高维、连续的感官数据，AI能通过律师考试，却无法学会洗碗或开车。在他眼中，单纯的语言预测无法通往AGI。亚当·布朗从“能力涌现”的角度提出反驳，他认为当LLM能解开从未见过的奥数难题时，它就不再是简单的查表或模式匹配。研究发现，AI为了预测下一个词，竟然自发在内部进化出了处理数学逻辑的原始电路。这种自下而上的能力生长，难道不是一种真正的理解？这场辩论，大家站哪边？究竟智能是必须植根于物理世界的常识（杨立昆），还是只要逻辑抽象到一定高度，便能产生意义（亚当）？欢迎评论区讨论

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傅盛

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Anthropic的创始人Dario Amodei，把话挑明了。他说，多数中共国的开源AI模型，都是幻觉。是专为跑分优化的“考试型选手”。公开测试，个个是学霸。榜单分数，高得吓人。可一旦遇到没见过的题，私下一考。马上露馅，表现差一大截。为什么？因为它们本来就不是为了解决真实世界的问题。而是为了刷榜。技术根源上，很多模型还是从美国大实验室的模型里“蒸馏”出来的。听着是不是很耳熟？只为高分，不为真才实学。应试教育那套，原封不动搬到了AI领域。 Amodei还打了个比方。 AI就像雇员。你是要世界第一的程序员，还是要排名第一万的？能力的天壤之别，任何一个老板都懂。真正顶级的AI，认知能力最强的那个，才是唯一的赢家。价格和形式，在绝对的聪明面前，都不重要。靠刷分和模仿，能做出最聪明的AI吗？这条路，到底能走多远？

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墓碑科技

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一位物理学家，花了整整30年，得出一个惊人的结论。数学，是意识的产物。所以，用数学来解释意识，此路不通。主流物理学家们怎么看这个世界？他们认为，所有存在的，就是所有你能测量的。凡是无法测量的，就没有“内部”，也就不存在。这套逻辑真的无懈可击吗？那量子计算机怎么解释？它的实际运算，并不发生在时空里。它发生在希尔伯特空间。一个纯粹的数学抽象概念。问题来了。你怎么能在一个抽象的数学空间里，进行真实的物理运算？这难道不矛盾吗？这种根本性的不连贯，为什么没人愿意深思？是我们的教育出了问题吗？只教人怎么解方程，怎么套公式。却从不教人如何去思考，去质疑前提。是不是整个体系，从根上就希望我们停止思考这些本质问题？这位物理学家说，他也被如此教导。现在他必须掉过头来，重新审视一切。当一个领域的顶尖人物开始质疑他所在领域的根基时，这通常不是个小事。这背后，究竟意味着什么？

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大多数人以为 prompting 只是把句子写得更好 Anthropic 这个 32 分钟 workshop 讲的是另一件事：为什么这完全不够它拆的不是 prompt hacks 不是“act as” 也不是又一个 $300 的课程而是 production 里的 prompt 到底怎么搭 Evals Edge cases Model migration Agent loops 一个好的 prompt，不是一句话而是一套模型可以理解、执行、测试、再改进的 workflow 这点很重要因为不管后面是新的 Claude Opus，还是新的 Sonnet，真正有效的规则大概率还是这些： - 让模型知道目标 - 让模型知道边界 - 让模型知道怎么检查自己 - 让模型知道遇到 edge case 时该怎么处理所以很多时候，AI 给出的坏答案，不一定是模型差也可能只是 setup 太差这个 prompting playbook，建议在下次怪 AI 之前先看完

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墓碑科技

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1.胡猛：不要buy, hold and sleep，而是要buy, hold and watch. 2.不要buy and do nothing，要buy and keep doing homework. 李录： 3.持有的时间的长度，什么时候卖，很大程度上取决于你的能力圈是不是真实的，你是不是真正理解这个公司是一个什么样的公司。所以不是说我们买了一个公司，坐在那就什么都不做了。如果投资是这么简单的话呢，那遍地都是富人了。也没那么容易。 4.之所以成为叫工作，而不是完全的娱乐，还是有一点道理。它是很有趣的工作，很有挑战，但它依然也是工作，不完全是娱乐。另外： 5.对企业而言，不经/经不起考验的护城河不叫护城河；对投资者而言，不经/经不起考验的能力圈不叫能力圈。

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