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V2EX 第 616381 号会员,加入于 2023-02-28 17:15:35 +08:00
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coefu 最近回复了
@coefu 搞错了,是捍卫一下双休,😁
新捍卫一下大小周。

就技术层面来说,如果要做到 auto scaling ,多租户,分布式迁移,Proxmox VE 还是差点火候的。最佳实践是 kubevirt 。
@evegod #26 等我度过我这个最艰难的时刻,或许以后有机会合作,我很欣赏你的态度。我有一个很 fancy subversive 的 idea ,应该很有搞头。
@evegod #26 刚才看了下,你这个确实不是民科,之前是我误解了,抱歉。

你对 transformer 应该有一定深度的了解,但是依然还是在 transformer 构建的 NLP 这个领域里,做一些引入物理范式的探索,但从我看来,这条路线实际上没有多大价值了,你这个思路还算新颖;但是历史上一直有这么一个方向有人在做,结合物理范式和神经计算。当然,人各有志,你能有这么一个想法并能动手实践,已经超过了当前的我。你这整个过程应该是没什么问题的,只是是否会比当前更好,还要继续耕耘,或许能发个不错的 paper 。
@paradoxs 你描述的上下文语境里的"AI"现在都没有主流共识的定义,我怎么定义?

精确表达一下:LLMs ⊂ "AI".
LLMs ≠ "AI"。
@evegod #23 之所以能和你聊这么多,因为我也有这个想法,只是我的想法需要更多的时间和金钱去实现,并且我的想法是建立在已经有的理论之上。都是在探索的路上,共勉之吧。
@evegod #20 你怎么理解 深入浅出 这个成语?
@evegod #20 所以,这是自然语言处理,有什么关系?你怎么映射到字词之间的关联?

脑认知和自然语言不是必然关系,没有强因果关联。

你试图通过数学描述脑认知和感知,然后再度关联到自然语言,我这个理解是你的理解吗?

你上面这一堆描述,你认为 6 岁的小朋友能理解吗?
@evegod #18 一个真正的基础底层原理级别原创性的创新,是需要很长时间仔细雕琢的;但是一定得是基础夯实地一步步迭代。就像 nlp 领域,从最早的形式化规则(主谓宾,句法,成分分析...),到字词概率分布统计,到用向量表示语言,最后才衍生出复杂的注意力模式;你一上来就要超越最后的这个最复杂的架构,你的新架构的底层原理是什么,为什么会比这个更好,而不是你就一门心思的发展你的理论,然后主观唯心的来一句就是比之前的好,这是民科的搞法。最起码要符合现代科学研究的基本方法的嘛。
讲句实在的,我现在依然没有看懂你这个四元数架构是个什么原理,如果你不能深入浅出地通俗易懂的解释一下,那说明你自己也没有搞懂。以前白居易写的诗,是要让文盲老太太都能听得懂,才成为经典流传千年。如果你的理论,你不能让还没上一年级的 6 岁小朋友明白,那说明你自己对你发明的理论,也没有深刻理解。
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