Re: [爆卦] OpenAI 新模型o1輕鬆考上台大資工/台大
看來很多推文的人還不太了解AI有多可怕 一直聽曲博在那胡說八道
gpt4o以前的版本 是所謂的生成式ai
給定大量資料 他就會從資料找規則 並建立模型
有了模型就能預測答案
以上講了落落長 簡潔回答 那就是gpt4o版本以前 採用「歸納法」思考
例如丟一大堆肺癌X光 和健康X光 給AI 他會自己從像素點去歸納其中差異
這就是幾個月前的ai
而歸納法的思維 是比較擅長於文組科目
可以看得到文組科目在幾個月前根本很難難倒GPT4o
但是簡單的國小數學題目 就能難倒GPT4o了
因為數學 物理 這種舉一反三的科目 需要推理推導 本來就很難用歸納法思維去得到答案
而人類的思維模式 除了歸納法 還有演繹法
有了成熟的演繹法思維 才有超越人類大腦的可能性
因此現在的GPT o1 採用 strawberry模型
就是ai會大量的自我透過演繹法去推理
已經不是曲博口中的單純找規則了
這個推理模型 在跳兩個版本 應該可以在大學專業科目的計算推理屌打每個領域的phd
為什麼現在才開始發展推理模型?
很簡單 因為人類文明有史以來的資料都餵給GPT
如果不會推理 那他的能力在餵完資料那一刻就定型了 而人類文明的資料浪是有限的
如果ai不會從既有的知識 去推理 那終究不可能勝過人腦
所謂的推理 講更白話一點就是 AI要自我學習 自我標注參數 而不是依賴人類標注參數
這有點像 啊法狗第一代 是餵人類的棋譜
第二代第三代 就不餵人類棋譜 直接告訴他歸則
讓他自己跟自己對弈 領悟怎麼下勝率才最高
ai在未來三年應該可以輕易在考試上考贏 各領域的phd
※ 引述《ck960785 (Metal 0-4)》之銘言:
: 原文網址:軟體工程師Roger
: https://reurl.cc/34M82R
: https://ibb.co/M752819
: 以下文章由Claude 生成
: 各位鄉民們注意了OpenAI 的新模型 o1-preview 剛剛參加了 2021 年指考數學甲,成績簡
: 直嚇死人!
: AI 考試成績大爆發
: o1-preview 考出驚人的 76 分,直接超越 88% 的人類考生!
: 比起前代 GPT-4o 模型進步了整整 23.6 分!
: 輕鬆超越頂標 67 分,人類學生要哭哭了!
: 驚人進步速度
: o1-preview 的表現簡直是飛躍性進步:
: GPT-4o 中文版:48.53 分
: GPT-4o 英文版:52.4 分
: o1-preview:76 分!
: 這個進步速度簡直是坐火箭啊!人類學生還不快點加油?
: 台大名校在望
: 如果用 o1-preview 的數學成績,其他科目用 GPT-4o 的分數:
: 台大數學系、物理系、資工系:輕鬆上榜!
: 台大電機系:只差 2.6 分,指日可待!
: 台大醫牙:還差一段距離,但照這進步速度,很快就追上了!
: 人類學生該何去何從?
: 某英國研究預測,今年內可能就會有 AI 模型能考上台灣所有大學科系!人類學生該如何應
: 對?是否該開始擔心自己的未來?
: 鄉民們,你們怎麼看這個驚人的發展?AI 會不會搶走我們的飯碗?快來討論吧!
:
--
好 所以性愛機器人什麼時候會出來
最好趕快取代人類工作
這樣看來蘋果的ai是不是很廢?中文還要
明年才有不會自己學習
又是未來喔,錢夠燒嗎狗皮ai
什麼時候AI的生產力可以讓全人類當米蟲
他就產線系的啊 ai這塊不了解正常吧
曲博真的很絕、笑死了。連 catastrop
hic forgetting 都不懂…
已經有讓AI自己實驗寫AI論文的研究了
曲博還台大電機耶。問問他去年11月 O
penAI 的宮廷戲的八卦 q* 他可能就知
其實挺可怕的 最糟糕結果就是塞博龐
道 o1 的相關方法,但是他還是不會懂
的。
克2077那種結果
好哦 快讓它研究解決地球暖化吧
想問一下 演驛法的o1 還有多久才可取代
學校補習班 當成家教stepbysetp教你?
老師
補教業要面臨失業潮了嗎
台大電機但是都是製程那種 跟ai一點都
無關 有李宏毅可以看 你去看曲博??
別搞那些沒用的 AV女僕先推出再說
是用NPU嗎
再這樣下去就會出現ai設計出一個ai
模型來幫他解決廢物人類的工作了
考試考過能幹嘛 要能實作啊
那天網什麼時候出來
我怎麼覺得不太重要
推解釋
推
所以AI會怎麼判柯文哲
什麼時後AI翻譯韓文遊戲出來是正常的
,去看看韓文討論區使用AI翻譯出來都
不知道在說什麼了
好了拉讓AI自己賺錢 自己升級
炒什麼股票 炒你媽比
我已經看不懂這是不是反串了......
當然不是反串
不要亂傳播錯誤觀念……之前的模型也有 r
easoning 只是沒有那麼厲害,o1是使用 Co
T 加上 RL
快變天網
51
首Po原文網址:軟體工程師Roger 以下文章由Claude 生成 各位鄉民們注意了OpenAI 的新模型 o1-preview 剛剛參加了 2021 年指考數學甲,成績簡1
一點也不可怕啦,Ai 考試很厲害,但是能考過這關嗎? 如果讓 Ai 判這個案子 像是某 A 因為 B 說 A 的論文抄襲,告 A 誹謗, A 有教授說沒抄襲的信 然後 B 告 A 誣告, 結果這邊 Ai 會判無罪 但是實際上是法官判有罪,Ai 就大錯特錯2
AI考試沒什麼用處 有本事就畢業後去台G輪班,顧24小時比較實在 不然就考上醫科,畢業後去外科動手術,因為他自己就是AI機器人 剛好達文西手臂的自費還可以幫我們省下來 如果AI可以做到這樣,再來說嘴吧。1
用AI模型考試,不就是open book在考試嗎?雖然open book 不等於能考高分,但是認真 準備考試後,能open book查資料,自然能考更高的分數。 --56
剛推出出來的時候我拿了幾題邏輯題出來考他 正確率很高我很驚喜覺得太神啦 剛剛看到下面推文 說他答不出來9.9跟9.11誰比較大 我想說不可能這麼簡單的答不出來吧3
先不要急 今年的論文 幾位大佬說LLM無法達到AGI 所以你各位不用擔心 AI幹掉你應該還會很久 你該擔心的是你同事1
AI不只可以考試,現在AI甚至可以當科學家, 會自己訂研究題目、實驗、寫成論文再自己審查。 看看這篇文章: -- AI 自己寫論文、自己審查?日本 Sakana AI 推出「AI 科學家」3
google在20年前就已經把很多冤枉路簡化 單純尋求問題答案的話 可以在極短的時間內得知 上一代要去圖書館翻書翻論文找答案 你用google找X
不奇怪啊,現在的教育就是填鴨式,逼學生考試考試考試,掌權的上位教育者自己不願去 面對不願改革,只會在那邊緊張「哇~~電腦超過人腦」 外國怎麼教學生的,誘導、想像、思考、批判 舉例,法國怎麼培養地質教育,帶你去爬山,摸那片岩石,試著想像它是怎麼形成的,請 你表現出來
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Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了週末有點時間 之前寫的老黃故事 這幾年AI模型突飛猛進的一個關鍵點就是 泛化的能力 簡言之 2018以前 AI模型 都是透過數據 去學習資料上的標註資料 來做人類事先規範好的目的 而機器透過這些標注數據 去達到人類要求的事情 當模型遇到一個沒看過的數據 或者場景變得不同 模型就會失效 甚至無法處理45
[爆卦] Openai:GPT o1超越人類理工博士OpenAI今天發布經過強化學習訓練的新型大語言模型o1 擁有執行複雜推理的能力 這就是傳說中的草莓模型 o1在回答前會進行深入思考並產生內部推理鏈28
[爆卦] Nature論文:語言≠思維 AI業界崩潰一篇發表在nature的論文表示,人類大腦生成和解析語言的神經網路並不負責形式化推理 ,提出推理並不需要語言作為媒介。語言主要是用於溝通的工具,而不是思考的工具,對 於任何經過測試的思維形式都不是必需的。 該文回答了大語言模型為什麼空間概念不足,GPT-4為什麼用語言之外的資料訓練就能變聰21
Re: [問卦] 為什麼AI 這2-3年進步這麼神速?我剛好研究所讀資工領域的。 你應該知道在這次AI大模型震撼世人之前,電腦科學界在紅啥嗎?? 就是Big Data,大數據,資料探勘。 但是因為"算力"不足,所以在十年前,幾乎都是關注於儲存與基礎處理而已。 譬如NoSQL數據庫與一些簡單的資料探勘,那個時候SVM分析歸類資料可火的。7
Re: [討論] 好像這一天會來:工科超越醫科推 pornstar : 這篇文先存, 20年後再回來看會不會打臉 02/04 16:40 推 IBURNER : 等到AI診對開放給一般人作參考 AB test的結果是醫生 02/04 16:42 → IBURNER : 判錯的機會比較高 這職業就被挑戰了 沒那麼難 02/04 16:43 如果懂AI就不會說這種話 講白一點AI就是歸納大量資料訓練出模型3
Re: [問卦] 文組朋友說:理工科的快被人工智慧取代大家好 小弟台北文組28k還沒扣勞健保。 我覺得拉, 在某些領域,AI智慧>人類, 繼續發展下去。2
Re: [閒聊] 大家是不是都被AI給騙啦?我理解你的擔憂。人工智慧(AI)是一個相當廣泛的領域,而ChatGPT這樣的模型確實是透 過訓練大量的網路資料來產生回答。它並不具備真正的意識、理解或創造力,它僅僅是根據 過去的資料來生成回應。 當使用AI時,我們應該保持一定的謹慎態度,特別是在涉及重要的決策或具有風險的情況下 。AI可能會受到資料偏差、訓練不足或錯誤的影響,這可能導致不準確或有偏差的結果。1
[心得] 《造局者》人類在 AI 和動盪時代的優勢《造局者》讀後心得:人類在 AI 和動盪時代的關鍵優勢 運用「思考框架」的軟實力,對應最棘手的商業困境和社會議題 圖文好讀 這是我今年讀過最喜歡的書之一,作者探討在這個 AI 崛起和時局飄渺動盪的年代,人類 已經無法跟演算法和電腦的計算速度競爭。但是,身為人類的我們仍然擁有一項電腦無法1
[問卦] 大家都喜歡聽自己喜歡的 那 AI 還會成長?如題 我觀察到現在啦 人類都喜歡聽自己想聽的話 或怕起爭議 所以說一些避重就輕 迎合他人的話 以最原版的正宗 chatGPT 來說
爆
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