hbm元件传感器PW29PC3/500Kg

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比如有些人对特朗普的推特非常生气，因为他们觉得特朗普说的是假话，他们以为特朗普是在试图阐释事实。但特朗普所做的是选出一种情况，对这种情况作出针对性的非常情绪化的反应。他的关注者看到之后，就学会了如何处理这种情况，知道了如何调整神经网络中的权重，也对这种情况做出同样的情感反应。这与事实无关，这是一个邪教领袖在向邪教追随者传授偏执，但它非常有效。

如果我们考虑蒸馏法的效果，以一个将图像分类到1024个不重叠的类别中的智能体（agent）为例。正确的答案大概只需要10比特就能阐述清楚。因此，当你在一个训练实例上训练这个智能体时，如果你告诉它正确的答案，你只是把10比特的约束放在网络权重上。

但是现在假设我们训练一个智能体，让它按照老师对这1024类别的回答调整自己。那就能得到同样的概率分布，分布中得到1023个实数，假设这些概率都不小，这就提供了数百倍的约束。不久前，我和杰夫·迪恩（谷歌人工智能负责人）一起研究了蒸馏方法，并证明它可以非常有效地工作。

现在我想讨论的是一个智能体群体如何共享知识。所以，我们不再考虑个体智能体，而是考虑在一个群体中分享知识，事实证明，社区内部的知识共享方式决定了计算过程中的许多其他因素。

使用数字模型和数字智能，你可以拥有一大群使用完全相同权重的智能体，并以完全相同的方式使用这些权重。这意味着你可以让这些智能体对不同的训练数据片段进行观察和计算，为权重计算出梯度，然后将它们的梯度进行平均。

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