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第466章 虚拟社会实验（第1页）

虚拟社会实验

「我知道在这个人工智慧的时代，大家之所以会来燕大数院，并不是所有人都想去从事纯数工作，很多同学是觉得数学能够成为一个前往人工智慧业界的跳板。

很正常，大部分人都是俗人，比起数学家的清贫，动辄能拿到百万年薪的人工智慧方向，确实太诱人了。

从刚才大家的提问，也能看出，大家或多或少都对人工智慧有些了解，比普通人的了解更多。

所以当前所有大模型的核心都是概率拟合和最有决策。

大模型的训练目标是最小化损失函数。

这意味着模型被无限趋向于产生最大概率丶最小误差的输出。

在情感或行为层面，这意味着模型永远朝着最安全丶最逻辑丶最符合预期的完美答案收敛。

而强化学习与人类反馈是它的底层机制，这套机制的本质是用人类的反馈来筛选和强化好』的行为，惩罚坏』的行为。

这让模型成为一个高度优化的取悦机器，它无法容忍不符合人类期望的错误或犹豫。

相信我，老师对人工智慧只会比你们更加了解，当前主流的人工智慧他们的底层逻辑没有区别，包括深红。

到了用户的体验层，比拼的是谁模拟的更好，谁的模型更加准确，谁训练时候的语料更加丰富。

因此，我非常非常好奇，深红推出的虹到底要如何才能规避大模型的弊端，是创造全新的算法吗？彻底不用大模型的底层机制了吗？「

徐贤在讲台上侃侃而谈。

他很好奇，人工智慧行业的从业人士们都很好奇。

这套名为虹的人工智慧到底能做到什麽程度？真的能模拟出人类的情感吗？

首先找上门的是华为。

作为长期阿波罗科技的合作夥伴，华为为深红提供了底层算力，同样的，因为有深红为华为的升腾系列晶片背书，导致升腾的软体生态建设进展迅速。

「林总，我想知道，虹的能力到底如何，以及我们是否有机会围绕着虹展开合作？」

余东坐在会议桌前，神情专注而热切。

他在华为是排名前五的人物，不过他一般不会来谈业务，像算力采购这种，都是下面的人在谈。

他更想了解人工智慧的最新动态，以及和林燃讨论他的战略构想。

「它真的能跨越情感交流的深吗？」

林燃不假思索道：「我不知道，我们都知道人工智慧是黑箱，时至今日，大家也不清楚人工智慧所谓智慧涌现到底是怎麽表现出来的。

我只能说，我们的测试人员从体验上，会觉得这比过去人工智慧表现出来的更加智能，感觉有更多的情绪在其中。

但你能说这跨越了所谓情感交流的深谷吗？我没办法给你一个具体的回答。

」

余东想到了过去他们所体验的人工智慧，无论是文本还是语音，都没有情绪。

像豆包，它在和人通话的过程中，会模拟人的语气，会模拟人说话的停顿和呼吸，但冰冷的现实依然存在，计算机代码的固定无法避免。

什麽是计算机代码的固定？

是指它在模拟对话过程中，不同对话之间，语气的停顿和间隔都是一样的。

类似疑惑从0到100，豆包对疑惑的表现永远是卡在50这个分位线上。