浅友们好~我是史中,我的日常生活是开撩五湖四海的科技大牛,我会尝试用各种姿势,把他们的无边脑洞和温情故事讲给你听。AI 能陪你亲亲热热,多亏了“存储硬汉”输出狠活儿!文 | 史中(一)AI 凭啥免费给你香香?你有没有想过,这些国民级的 AI 应用凭啥能免费给你用?现在咱人均都有四五个“在线卑微”的 AI 秘书。她们化着淡妆站一排,从“霸王龙怎么搓澡”到“丧尸围城靠一根牙签如何突围”,无论多奇葩的问题,只要你问得出口,她们就必须捏着鼻子答。而且,豆秘书(豆包)的答案不满意,你扭头就去找 D 秘书(DeepSeek),是一点儿情面都不看,比皇帝选妃还凶残,属实膨胀。要知道,这些秘书们可都是免费的啊!一个个用爱发电、自带干粮住你家、 24 小时侍寝还被你挑三拣四。可见 AI 这行有多卷。当然,免费背后肯定是 AI 厂商在补贴嘛。但这里有个前提:成本不能离谱,太高谁也补不起呀!AI 厂商的师傅们每天研究一件事儿——怎么高性价比地“开学校”!教学质量要好:隔三差五把自家模型送学校回炉,争取学完之后色艺双绝,艳压群芳;学费还得便宜:毕竟就算学出来是学贯中西博古通今的花魁,打工的收入还是辣么微薄。。。从 2023 年开始,各家 AI 都狂暴地请来更好的名师(算法),研发新的教材(数据),盖更多的教室(GPU),使用更先进的教学管理制度(训练框架),争取让学生们学得又好又快又便宜。忙活了一两年,赛博世界里一座座崭新的学校挺立,”教学性价比”嗷嗷提升。够了吗?够了。。。又好像不够。。。老师傅们不约而同地缓缓移动怀疑的目光。他们发现,角落里不起眼的“图书馆”。。。仿佛似乎竟然。。。成了支撑 AI “性价比”的一根重要支柱!!!此时从天空俯瞰,历史恰行至拐点,惊雷炸响,国产存储技术的命运齿轮开始缓缓转动。(二)建图书馆的“天命人” 我们开动时光机,去往 2023 年的北京西二旗。那真是
AI 的“终极设计图”是什么样子?文|史中我写这篇文章的时候,正值 DeepSeek 撕开防线,和人类最强的智能 ChatGPT 隔空对峙。DeepSeek R1 的凶猛,并不在于它超越了对手 o1 模型的逻辑推理能力(实际上只是几乎追平),而在于它实现这些能力,只需要十分之一的成本。换句话说,它的智能密度相当之高。具体实现方式,DeepSeek 已经公布了论文,很多大神也做了详细解读,不多说了。今天咱们试着潜入智能的最深处,讨论三个层层递进的话题:1、用“显微镜”看,智能的微观结构究竟是什么?2、什么东西在决定“智能的密度”?3、我们有办法做出智能密度达到极限的 AI 吗?这么深刻的话题,中哥确实没能力自己构建理论体系。给你介绍一个高手,他就是计算机科学家,被称为目前活着的最聪明的人——史蒂芬·沃尔夫勒姆。这篇文章的核心观点,就是来自这位大神。Stephen Wolfram友情提示,接下来 20 分钟,我们要和最聪明的大脑打交道,也许有些观念过于抽象,需要一些额外的“思维垫脚石”。有些垫脚石乍看和主题无关。但相信我,它们都是通向最终结论所必须的。如果卡住,延伸开去琢磨一下,再回到主题,最后一定会有收益。让我们开始吧!(一)智能的莲花开在淤泥上 沃尔夫勒姆从一个简单的人工智能神经网络开始:上图是一个很有“二极管”风格的函数,它其实和人脑很像。你可以理解为它就是你的大脑在恋爱中所做的判断:当 x 满足某些条件时,你会上头,和 ta 结婚,此时 f[x]=1;当 x 不满足这个条件时,你会下头,和 ta 分手,此时 f[x]=0。现在,我们想“克隆”一下自己的大脑——用人工智能来模拟和这个“目标函数”一模一样的操作。该怎么做呢?我们可以搞一个神经网络,然后从这个目标函数上做数据采样,用这些采样去训练神经网络。经过 1000 轮训练,最后出来的结果是酱的:一堆神经元分层