第466章 虛擬社會實驗
“我知道在這個人工智慧的時代，大家之所以會來燕大數院，並不是所有人都想去從事純數工作，很多同學是覺得數學能夠成為一個前往人工智慧業界的跳板。
很正常，大部分人都是俗人，比起數學家的清貧，動輒能拿到百萬年薪的人工智慧方向，確實太誘人了。
從剛才大家的提問，也能看出，大家或多或少都對人工智慧有些瞭解，比普通人的瞭解更多。
所以當前所有大模型的核心都是機率擬合和最有決策。
大模型的訓練目標是最小化損失函式。
這意味著模型被無限趨向於產生最大機率、最小誤差的輸出。
在情感或行為層面，這意味著模型永遠朝著最安全、最邏輯、最符合預期的完美答案收斂。
而強化學習與人類反饋是它的底層機制，這套機制的本質是用人類的反饋來篩選和強化好’的行為，懲罰壞’的行為。
這讓模型成為一個高度最佳化的取悅機器，它無法容忍不符合人類期望的錯誤或尤豫。
相信我，老師對人工智慧只會比你們更加了解，當前主流的人工智慧他們的底層邏輯沒有區別，包括深紅。
到了使用者的體驗層，比拼的是誰模擬的更好，誰的模型更加準確，誰訓練時候的語料更加豐富。
因此，我非常非常好奇，深紅推出的虹到底要如何才能規避大模型的弊端，是創造全新的演算法嗎？徹底不用大模型的底層機制了嗎？“
徐賢在講臺上侃侃而談。
他很好奇，人工智慧行業的從業人士們都很好奇。
這套名為虹的人工智慧到底能做到什麼程度？真的能模擬出人類的情感嗎？
首先找上門的是華為。
作為長期阿波羅科技的合作伙伴，華為為深紅提供了底層算力，同樣的，因為有深紅為華為的升騰系列晶片背書，導致升騰的軟體生態建設進展迅速。
“林總，我想知道，虹的能力到底如何，以及我們是否有機會圍繞著虹展開合作？”
餘東坐在會議桌前，神情專注而熱切。
他在華為是排名前五的人物，不過他一般不會來談業務，像算力採購這種，都是下面的人在談。
他更想了解人工智慧的最新動態，以及和林燃討論他的戰略構想。
“它真的能跨越情感交流的深嗎？”
林燃不假思索道：“我不知道，我們都知道人工智慧是黑箱，時至今日，大家也不清楚人工智慧所謂智慧湧現到底是怎麼表現出來的。
我只能說，我們的測試人員從體驗上，會覺得這比過去人工智慧表現出來的更加智慧，感覺有更多的情緒在其中。
但你能說這跨越了所謂情感交流的深谷嗎？我沒辦法給你一個具體的回答。”
餘東想到了過去他們所體驗的人工智慧，無論是文字還是語音，都沒有情緒。
像豆包，它在和人通話的過程中，會模擬人的語氣，會模擬人說話的停頓和呼吸，但冰冷的現實依然存在，計算機程式碼的固定無法避免。
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