那请教下，这个网络模型照前面有些版友的比分，属于计算系统里的先天部分还是后天部分？也就是说同样的机器能否搭出人家那种好的模型？

【 在 Tiger2023 的大作中提到: 】
: 可以理解为网络模型搭建的不够好，现在他们研究的就是不同模型，这个好坏直接决定了性能
: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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但是你说的所有这些，不都属于人类后天知识和智慧的集体结晶么
就像牛顿发现了万有引力，其它的科学家验证了他的发现，然后我们绝大多数人接受并认识到了这一点，不是也就相当于我们知道这一点了么？
【 在 lovefreewind 的大作中提到: 】
: 这就是外行话了。不只是训练数据和训练方法的进步，模型也在不断优化，参数量也在增加，模型的上限比初代版本高太多了，简单来说就是潜力大。用初代DNN（普娃）再多的数据（知识）再牛的训练算法（教法）也达不到高级人工智能。
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第一句话深表赞同，我更如此哈哈
其实我觉得你应该对这个问题有比我们一般人有更深的洞见，兼具两方面的知识背景
【 在 miller 的大作中提到: 】
: 我对机器学习不如对人类学习那么熟悉。  
: 从人的角度来说，因为神经系统的构造，使得人有一些先天的能力。这些构造可以把物理刺激转化成人类的感知觉，以及更高级的心理活动。
: 如果能把这个转化规律抽象出来的话，那么就有可能运用到机器上。而且机器可以比人做的更快更好。
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但我觉得所有机器的相对于人脑来说，都是后天吧？
因为这是人类集体智慧的结晶啊

【 在 windows2 的大作中提到: 】
: 但你说的是错误的。
: 阿尔法狗强大的学习能力就是因为先天硬件，算力比起10年前提升了百倍千倍不止吧。
: 20年前我上大学，模型3天5天都训练不出来，现在喝杯茶就行。阿尔法狗这种大模型放到过去根本就跑不起来。
: ...................
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