ai 最新理解

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之前的 deepseek 帖子发完没多久 就被 r1 刷屏了

r1 加速了 ai 的发展 训练和推理成本大幅下降

尤其是 r1-zero 用的纯强化学习 已经形成了闭环

监督微调是 人生成数据 机器学习

强化学习是 机器生成数据 机器学习

这是否意味着 agi 将很快到来

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按 Yann LeCun 的观点 真正的智能必须具备 4 个特征

(1) 对物理世界的理解能力

(2) 持久的记忆力

(3) 推理能力

(4) 规划能力

他认为 这 4 个特征 LLM 一个都不具备

他认为 agi 会达成 但不是通过 自回归LLM 的方式

这里的 SFT 和 RL 的区别其实没有那么大，主要是前者是人判断，后者是让模型自己判断。按道理真正的RL 应该是世界 也就是外围环境来判断，只有这种才应该是 AGI

不过 个人觉得AGI达成与否 这个概念辨析不是很重要，可能是不怎么用大模型的人才非常关注的。

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就像之前那个视频说的，就算达到AGI了，一句话就能做出艺术品，那也和用户没关系。（艺术的故事　这本书说，世界上没有艺术，只有艺术家 ）

而且很可能 这么强大的东西，需要非常牛的认知能力才能玩，不然可能效果也是分级的，就像程序员用电脑作业，普通人用电脑蜘蛛打牌，AI 则会把这个差距拉的非常非常大。

以我对目前AI的理解，早着呢