PW29PC3/1T hbm元件传感器

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供应商：广州洋奕电子科技有限公司

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但是我们的工作方式并不像那样，因为我们是生物智能。我的权重对你没有用处。到目前为止，我们可以说有两种不同的计算方式，一种是数字计算，另一种是生物计算，后者利用了动物的特性。它们在不同智能体之间有效共享知识的效率上存在很大差异。如果你观察大型语言模型，它们使用数字计算和权重共享。

但是模型的每个副本，每个代理都以一种非常低效的方式从文档中获取知识。实际上，这是一种非常低效的蒸馏形式。它接收文档，试图预测下一个单词。它没有展示给教师的概率分布，只是展示给它一个随机的选择，也就是文档作者选择的下一个单词。因此它的带宽非常低。这就是这些大型语言模型从人们那里学习的方式。每个副本通过蒸馏以非常低效的方式学习，但是你有成千上万个副本。这就是为什么它们可以比我们学习更多的原因。我相信这些大型语言模型比任何个体知道的东西多上千倍。

现在的问题是，如果这些数字智能体不再通过缓慢的蒸馏过程从我们这里学习，而是直接从现实世界中学习，将会发生什么？

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