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数据机器 #242
AI 和因果关系。因果鹦鹉。因果深度学习。因果代理。GenAI 指南。开源 AI 手册。复合 AI 系统。让我们构建 GPT Tokeniser。PyTorch 中的 Gemma SOTA。
来源:数据机器人工智能与因果关系。OpenAI Sora（通过视频理解模拟现实世界）的推出引发了一些著名人工智能研究人员的争论。首先，人工智能研究人员所说的“因果”是什么意思？
人工智能与因果关系。 OpenAI Sora（ 通过视频理解模拟现实世界 ）的推出引发了一些著名人工智能研究人员的争论。首先，人工智能研究人员所说的“因果”是什么意思？其次：LLM 是否具有因果推理能力？LLM 能否仅从现实世界的训练数据中学习因果关系？LLM 能否学习、表示和理解世界模型和物理？
Judea Pearl——概率人工智能、贝叶斯网络和因果推理领域的世界顶尖研究人员——曾在一次采访中说过这样的话：
Judea Pearl——概率人工智能、贝叶斯网络和因果推理领域的世界顶尖研究人员—— 曾在一次采访中说过这样的话 ：深度学习——虽然复杂且不平凡——但它是一种曲线拟合练习。要制造真正的智能机器，请教它们因果关系。
深度学习——虽然复杂且不平凡——但它是一种曲线拟合练习。要制造真正的智能机器，请教它们因果关系。
深度学习——虽然复杂且不平凡——但它是一种曲线拟合练习。要制造真正的智能机器，请教它们因果关系。那是在 2018 年，当时 Judea 发表了《为什么之书——因果关系的新科学》（这里是摘要）。从那时起，以及《注意力就是你所需要的一切》论文，大多数人工智能研究都集中在扩展 Transformers 和 LLM 上。
那是在 2018 年，当时 Judea 发表了 《为什么之书——因果关系的新科学》（这里是摘要） 。从那时起，以及 《注意力就是你所需要的一切》论文，大多数人工智能研究都集中在扩展 Transformers 和 LLM 上。 那么：今天的 LLM 真的具有因果推理能力吗？在因果推理方面有多有限或多先进？让我们看看……是的。 GPT-4 在因果任务上的 SOTA
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