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神經(jīng)符號(hào)AI 關(guān)鍵字列表
2025-10-21
突破當(dāng)前大語言模型瓶頸的六大AI發(fā)展路徑
本文探討了AI發(fā)展的未來趨勢(shì)，詳細(xì)分析了六條有望實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）的技術(shù)路徑。隨著生成式AI和大語言模型面臨發(fā)展瓶頸，業(yè)界開始將目光轉(zhuǎn)向其他AI發(fā)展方向。這六條路徑包括神經(jīng)符號(hào)AI、神經(jīng)形態(tài)AI、具身AI、多智能體AI、以人為中心的AI和量子AI。每種路徑都有其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)，可能單獨(dú)或組合推動(dòng)AI進(jìn)入下一個(gè)發(fā)展階段，最終實(shí)現(xiàn)與人類智能相當(dāng)?shù)腁GI系統(tǒng)。
2025-10-09
大語言模型已遭遇瓶頸，是時(shí)候重新定義智能了嗎？
大語言模型和生成式AI自誕生以來問題頻發(fā)，從推理模型表現(xiàn)不佳到AI幻覺現(xiàn)象，再到版權(quán)訴訟，這些都表明當(dāng)前技術(shù)路徑可能并非通往真正智能的正確道路。專家認(rèn)為，僅靠增加數(shù)據(jù)和算力的擴(kuò)展模式已顯現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減，無法實(shí)現(xiàn)通用人工智能。研究者提出智能應(yīng)包含統(tǒng)計(jì)、結(jié)構(gòu)、推理和目標(biāo)四個(gè)層次的協(xié)調(diào)，并強(qiáng)調(diào)時(shí)間因果性的重要性。面對(duì)LLM技術(shù)局限，業(yè)界開始探索神經(jīng)符號(hào)AI等替代方案。
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