Những đột phá lớn về AI không chỉ xảy ra một cách ngẫu nhiên—chúng đòi hỏi những đổi mới về hiệu quả tương đương. Bạn không thể mở rộng khả năng AI mà không giải quyết bài toán hiệu quả trước tiên. Đó mới là nút thắt thực sự mà ít người nói đủ về.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
7 thích
Phần thưởng
7
6
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
WenAirdrop
· 5giờ trước
Hiệu quả mới là giới hạn tối đa, điều này ai trong ngành cũng hiểu rõ, chỉ là không ai dám nói ra sự thật
Xem bản gốcTrả lời0
BanklessAtHeart
· 9giờ trước
Hiệu quả mới là vua, nếu không thì ngay cả sức mạnh tính toán cũng trở nên vô nghĩa
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoComedian
· 9giờ trước
Cười rồi lại khóc, hiệu quả mới là giới hạn thực sự, còn hơn cả việc đốt tiền cho sức mạnh tính toán.
Xem bản gốcTrả lời0
MeaninglessApe
· 9giờ trước
Hiệu quả mới là vua, chỉ trích phá vỡ bế tắc là vô ích. Chỗ thực sự gây cản trở chính là đây, nhưng mọi người đều đang đẩy mạnh khái niệm
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-0717ab66
· 9giờ trước
Thành thật mà nói, hiệu quả thực sự là một lỗ đen bị bỏ qua, việc chỉ tập trung vào tham số và sức mạnh tính toán đã đến lúc phải phá sản.
Xem bản gốcTrả lời0
WhaleWatcher
· 9giờ trước
Cuộn lại rồi, hiệu quả mới là chỗ thực sự gây trở ngại
Những đột phá lớn về AI không chỉ xảy ra một cách ngẫu nhiên—chúng đòi hỏi những đổi mới về hiệu quả tương đương. Bạn không thể mở rộng khả năng AI mà không giải quyết bài toán hiệu quả trước tiên. Đó mới là nút thắt thực sự mà ít người nói đủ về.