Yangyi(@Yangyixxxx)
我从24年开始就觉得ai光靠LLM是走不到AGI的
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TL;DR · AI 摘要
作者认为仅靠当前LLM无法实现AGI，因为其架构与人脑差异巨大；真正突破需实现存储、运算和训练一体化。
核心要点
- LLM架构离人脑太远，单纯依赖上下文无法达成AGI
- 存储-运算-训练一体化是实现递归记忆的关键前提
- 当前AI像阿兹海默症患者，依赖外部记忆文件而非内化知识
结构提纲
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作者从2024年起就认为纯LLM架构不足以实现通用人工智能。
现有LLM缺乏类似人脑的存储、计算与学习一体化能力。
只有当记忆能重新训练进参数时，AI才可能具备真正的自我迭代能力。
当前AI每天靠翻日记找回信息，说明其缺乏稳定内化记忆机制。
思维导图
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- LLM与AGI的鸿沟
- 问题本质
- LLM架构 vs 人脑机制
- 关键瓶颈
- 存储-运算-训练未一体化
- 无法实现递归记忆重训
- 现状类比
- AI如阿兹海默症患者
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
现在的ai就像得了阿兹海默症的病人，每天起床靠翻日记寻找信号。
#LLM#AGI#神经网络#人工智能
打开原文得到这个观点的缘由还是因为LLM离人脑太远了 当存储运算和训练能一体化完成时 AI才能把所有的记忆内容重新训回神经网络参数中 这本身才能完成递归
依托上下文和记忆文件总归不是办法 现在的ai就像得了阿兹海默症的病人 每天起床靠翻日记寻找信号" / X
我从24年开始就觉得ai光靠LLM是走不到AGI的 得到这个观点的缘由还是因为LLM离人脑太远了 当存储运算和训练能一体化完成时 AI才能把所有的记忆内容重新训回神经网络参数中 这本身才能完成递归 依托上下文和记忆文件总归不是办法 现在的ai就像得了阿兹海默症的病人 每天起床靠翻日记寻找信号 模型架构如果不突破 可能很难有质变了