• florentino

    gpt6 这次好像对 3D 建模 格外强化, 能生成 3D 模型, 那不就意味着大模型能够理解这个世界了吗? 他知道现实世界中的物体的每一个细节

    所以让大模型控制机器人, 它应该能够感知和控制每一个小零件,它知道自己怎么运行的, 哪里出问题了 怎么修理, 直接让另外一个机器人修就行

    又因为它理解这个世界,所以模型不用调整 直接放到其他物体上也能成立,汽车,飞机,轮船, 全都有给灌入意识

    可以想象一下,一辆汽车,它是大模型原生化的,大模型能够感知汽车上的每一个零件,这就意味着如果一个轮胎爆了,他也能第一时间感受到, 理论上他可以自主做出点杀靠边停车这样的连续动作

    主楼
  • coderluan

    GTA6 的强化 3D 建模和 AGI 有啥关系,GTA6 的开发世界是动态生成的吗,新闻没看到啊,啊,原来是 GPT6 ,逃🐶

    #1
  • acrisliu

    @coderluan 我第一眼也看成 GTA6 ,哈哈😂

    #2
  • NoobNoob030

    现在的 LLM ,本质是 token 相关性预测,预测到了极致变成了看起来很像 AGI 。目前大模型理解因果的能力是建立在 token 的关联性上的,没有想象力。

    等哪天通过技术攻克了抽象、想象、认知、思考的难题,能像人一样完成任务,思考策略,生产力还能提升一个档次。

    #3
  • cenbiq

    个人猜测 AGI 应该是一种“归一化”的 AI ,不再区分文本生成、视频这些,是一个真正的通用智能,吐出来的东西更抽象和本质,就像人类一样你不会天然就有自然语言、文本、视频这些区分。

    #4
  • way2explore2

    Artificial general intelligence (AGI) is a hypothetical type of artificial intelligence that matches or surpasses human capabilities across virtually all cognitive tasks.

    定义上是
    在认知上全方面超越人类的 AI 。

    #5
  • churchmice

    看起来像和实际上是两码事情

    #6
  • Rickkkkkkk

    AGI 的必要条件是,走进任何一个普通人家里,能在零指导的情况下,能收拾刚吃完饭的桌子。

    #7
  • coolcoffee

    目前的 AGI 仍然是通过堆参数暴力算出来的,给了大家一种超越了人类想象。

    如果哪天它可以自学习,可以开始干人类没有干过的活,那才是真正的 AGI 。

    #8
  • zhengqiang64

    我认为无法理解,哪怕表现得像理解。因为游戏的 3D 其实也是欺骗人类大脑,并非真正的 3D ,而是由点和线构成的图像,看着像 3D 。就好像要用纯数字来理解物理世界,我觉得不现实。
    只是我认为这次 GTP6 把人类的需求,给理解成功,成功的使用工具,去构建人类想要的需求,本质还是 LLM 的猜字一样。这是训练量达到标准后实现的功能,而并非模型理解了三维世界。

    #9
  • june4

    很逼真的假人的感觉
    我不知道未来通向真正的 AGI 是不是靠现在这种方式去慢慢逼进出来的,但确实不是我以前想象中的 AGI

    #10
  • karld

    不理解

    #11
  • catazshadow

    AGI 是 IT 界的核聚变

    #12
  • jacketma

    AGI 具有自我训练进化的能力,人类到底是在进化还是退化都不知道,AI 还先知道了?🤔🤔🤔

    #13
  • Anarchy

    AGI 就是一个相对于 ANI 的概念,属于几乎无法证明但可以通过效果让你相信的概念。

    #14
  • GeruzoniAnsasu

    首先 AGI 只是一个营销术语,因为显然地,「 general 」到底要 general 到哪个程度,发明和使用这个术语的人都完全没有定义过。

    在现代 LLM 时代之前,上一个基础设施革新的时刻是云计算,各家厂商都在极力洗脑用户推销自己的云概念 —— 我们都知道 cloud computing 是一种分布式计算,但是要分布到哪个程度,完全没有标准。所以网盘也能是云计算,相册也能是云计算,全都只是营销。

    回到 general intelligence, 首先 intelligence 只是一种能对外界刺激做出恰当反应的状态的描述。 问问题能得到回答,看到场景能给出描述,并且这些反应符合逻辑,具有思维性,即可称为 intelligence. 所以 GI 的下限其实非常低:一个「能对大多数信号刺激/输入反应出 intelligence 」的系统就足够称为 GI 了。现在的 AI 应用在编码、知识问答、音视频合成这些每个单独领域都有各自的涌现,只要能把所有 AI 领域的系统组合成统一的一个大系统,让这个模型同时能编码、读写音乐和图像、能驱动可运动部件完成一些 bionic 任务,并且拥有足够的(例如、对它自己本身的)知识,它就已经足够 AGI 了。这个系统并不需要突破什么魔法奇点。

    #15
  • clemente

    没有自助进化自我训练迭代能力的模型不配称之为 agi

    #16
  • artiga033

    只要还是基于 Next token predication ,就不可能实现 AGI 或者任何真正的智能。

    比起期待这些 LLM 靠堆量来模拟,不如期待神经科学和脑科学的发展。

    老话怎么说,21 世纪是什么的世纪来着...

    #17
  • Clannad0708

    21 世纪是生物的世纪!

    #20
  • florentino

    @zhengqiang64 就像,AI 进行代码工作一样,你写了一个 bug 他是能够知道这是个 bug 的,同理,你给了它一张汽车图 他能生成汽车 3D 模型影像,甚至可以模型拆解,那不就意味着它能够知道 这个图对应的物理世界中,这个物体是哪些部件组成的吗 理论上可以把各个部件抽象理解成代码中的关键字,语法, 原理是一样的,他能驾驭代码他也能驾驭人类生产出来的各种零部件,进而用这些零部件进行编程

    #18
  • xyooyx

    @NoobNoob030 这个“本质”已经变了很多了。可以看下最近的论文,就像忒修斯之船,transformers 就剩一个名字了

    #19
  • chengxiao

    推上满屏都是说 Astra,但是感觉都是在说建模 和 3D 动效

    #21
  • shawnsh

    3d 建模只是模拟现实世界而已,不是代表现实世界,现实世界具体是什么样子,神都不知道

    #22
  • molvqingtai

    我理解的 AGI 就是需要理解现实世界的运行规律,例如你想开发一个在线商城,你只需要大概描述你想要的样子,不需要关心下单、发货、优惠券这些细节,agent 应该自己就知道一个商品需要有哪些流程
    也就是人类的角色变成了老板,而不是产品经理

    #23
  • Pending

    G 是 General (通用),不是 Generate (生成)。这有什么难理解的。最初定义通用人工智能就是跟人的智力水平相当,你说现在能达到吗?有啥难理解的。

    #24
  • lovedebug

    人创造新事物时,用到的素材、知识和思路,都有已有经验的来源,AI 亦然。
    只要 AI 仍然在用人类观察世界的方式就不会有突破。

    #25

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