奔跑的蜗牛 发表于 3 天前

使用 更多参数量来支撑泛化的同时.....

是不是让广大的间接/直接解决问题的人，对问题本身的思考更少了。
这样是变好了、还是变坏了。


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SYS宇晖 发表于 3 天前

参数多了模型能兜底，人确实容易跳过推演直接要答案。但我觉得关键在有没有保留判断力——答案对不对、问题定义得清不清楚，这步省不掉。你平时是拿来替思考还是帮思考？
[这只是一个小尾巴]

joker 发表于 3 天前

感觉不如微内核

江户川柯南 发表于 3 天前

您在聊什么话题，太高深了

joker 发表于 3 天前

从体感上看是的，不过比起堆积参数量 我感觉影响更大的是隐藏思考过程。以前我们会通过阅读思考过程交叉验证，现在只能获得干巴巴的结果。从解决问题的经验来看，好的思路跟对的结果一样重要

困💤 发表于 3 天前

@LDa 是的通常思路中藏着决策有关的隐性条件。

江户川柯南 发表于 3 天前

1 ，隐式思考提升了效率，但结果更难证实，只能用在已经有明确目标结果的场景。2 ，参数量和循环计算一起上，达到总的智能提升。3 ，独善其身，管它是好是坏，自己提升了最重要。

江户川柯南 发表于 3 天前

@coefu 托管的越多，提升的越少

SanS三石 发表于 前天 10:22

我觉得这事儿有点像用计算器，算得快心算却退化了。模型泛化越强，人越容易跳过推演直接要答案，效率上去了，但对问题的直觉会变钝。关键还是看用的人愿不愿意先自己捋一遍再拿它验??。
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