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“大人工智能”会打败“小人工智能”吗？这对军队意味着什么？
构建巨型、耗电模型的努力可能会挤占军方真正需要的那种边缘计算项目。
来源:美国防务一号网盛行的人工智能的“更大范围”的方法（更多的培训数据，产生更大的模型，建立更大的数据中心）可能会破坏美国军方现在和将来需要的研究和发展的种类。
这就是“炒作，可持续性和AI大型范式的价格”中的论点，这是一篇新论文，审查了推动AI研究的共同假设。它的作者证明，较大模型的性能并不一定证明建造和为它们供电所需的大量资源合理。他们还认为，将人工智能努力集中在少数大型科技公司中增加了地缘政治风险。
炒作，可持续性和AI中较大的范式的价格，从广义上讲，国防部正在沿着两条曲目追求AI：需要大量计算资源的大型模型，以及可以与Internet断开连接的较小的平台AI。在某些方面，研究验证了第二种方法。但是，作者指出，由于大型AI提供者的影响不断增长，“小型AI”的未来研究可能会受到限制。
至少在AI中，更大的想法来自哪里？在他们的论文中，巴黎 - 萨克莱大学的GaëlVaroquaux，Quebec AI研究所的Alexandra Sasha Luccioni和Signal Foundation的Meredith Whittaker将其追溯到多伦多大学的2012年论文中，由多伦多大学教授Alex Krizhevsk（Alex Krizhevsk），他们认为大数据和大型Neural网络提供了更小的分类，以提供更小的成绩。这个想法是由其他研究人员证实的，此后已成为大公司接近AI的方式的主食。
和大规模神经网络 其他研究人员 接近AI 上周争论 军事目标这意味着在医疗保健和教育等领域，研究人员将越来越忽略较小模型可能会产生很大变化的领域。
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