jian2901 发表于 2025-3-12 09:05
你是一位资深机械工程师，擅长物料输送方案的设计与优化，我需要给一个长筒形封闭容器分配物料，300目的粉 ...
grok3的方案要比这个好，他给的是变螺距方案，但是目前的AI在方案灵活性上显然还不够，当然也许是我交流的不够。但是但是但是，重点来了，和A1合作搞工程相互可以启发，又不必争吵，比和几个固执的蠢人讨论方案强太多。现在唯一的问题是还没有免费的多模态。另外能力稍嫌不足，但确实可以补全很多你会疏漏的细节。
极限思维 发表于 2025-3-12 09:39
我x，你这个牛，你这个是付费版吗？但GPT4水平不咋地，现在能用的还是GROK3，国内设计计算的话DEEPSEEK是 ...
是公司内部开发的
极限思维 发表于 2025-3-12 09:48
grok3的方案要比这个好，他给的是变螺距方案，但是目前的AI在方案灵活性上显然还不够，当然也许是我交流 ...
详细的某个领域还需要单独开发的，不然很难准确的得到自己想要的答案，基于大模型基础，喂给他所有某个领域专业的知识，会比通用大模型好很多。AI是公认的技术革命，不跟进早晚会被淘汰。
本帖最后由 极限思维 于 2025-3-12 11:41 编辑
jian2901 发表于 2025-3-12 11:31
是公司内部开发的
我试了下，还真行，但是方案图太扯了:lol，但是grok似乎能看懂草图
博主可以看ai下围棋的经历就能了解目前ai的发展进度，个人浅见目前ai的发展仍然处在李世石大战的master的前瞻版本，也就是还处在初步的收集资料进行总结的阶段，并没有达到完成资料统合媲美顶尖棋手的地步。所以就目前来看个人专业化提升和对ai的学习是需要同步提升的，而不是只掌握一样即可
decade12580 发表于 2025-3-12 13:09
博主可以看ai下围棋的经历就能了解目前ai的发展进度，个人浅见目前ai的发展仍然处在李世石大战的master的前 ...
关于当前的AI，我的个人认识如下
1.大模型就是个孩子，天生有资质差异(基因)。
2. 这个基因由基本架构(如transform)参数量和基本训练组成。
3.基本训练的好坏取决于训练数据集的广度和深度(这部分决定性的训练在于语言理解能力)。
4.训练需要大量的算力(时间+硬件)和优秀的教法。缺一不可。
5.其他人可以在一个训练好的开源模型上微调。
6.微调相当于你把别人的孩子领回家，教他新的东西，如果你教的好，他在某些方面会明显超过原模型。重要的是，你能教的那些知识他原来学过，你可以用更好的数据更好的方法纠正他原来学的不扎实的部分而不用全教一遍(这可能就是deepseek的蒸馏技术)。
7.所以你微调需要的算力很低，但你得先有那个孩子(千问)。
8.要有更好的效果，你得有一个基因更好的孩子，基因太差，单靠教育(微调)很难提升。重新训练又太吃算力。
9.所以决定AI能力最重要的几个因素是架构，算力，数据及教法。架构也许可以理解成社会制度，算力也许是人脑基因，数据及教法可能是日月山川，四季轮回及天命。
10.除了算力，其他三个中国还是有竞争的可能的。
11.目前的架构和人脑相去甚远，目前的架构下实现AGI可能，但不可能实现ASI，所以人还可以领先很久，人的价值永恒。
12.如果能找到一种全新架构，比如像人脑一样实现多维层间链接，那可能是个巨大的效率提升，暂时性的实现超车。
13.目前硬件架构中最接近人脑架构的是神经拟态芯片。但这玩意也要靠光刻机。
14.大模型的开源和从前软件的开源是完全不同的概念。数据集，训练方法不同，代码相同的大模型根本就不是一个东西。另外由于算力导致的时间差异，也会导致根本不可能存在两个一样的模型(人不可能两次踏进同一条河流)。
年轻人没听过deepseek的原因主要是这玩意太卡了，说两句就卡死。同级的gpt不仅锁中国ip，而且20刀/月，只要沾点收费就有很多人理性的选择观望了。说实话ai对于初级代码的处理远胜机械设计以及计算，基础的代码只需要说需求就可以给你整出来，但是程序员依然该干啥干啥。
深度赞同,当前阶段的AI可能还有错乱和幻想成分,可能还不够直接替代,但也只是当前阶段,看看发展进化速度,足够吓人了,不一定过多少时间,不一定变成什么样子.
我们还是要空杯心态,忧患意识,放开视野,去关注,去研究,去结合,扬长避短,看能借用什么优势,看自己能保有什么优势.
牛 也得追时代了
我朋友的，还需要进化