想想看 (in English)
規模的迷思 : AI 的規模與問題解決策略
有了 AI 之後，大學的價值是甚麼(MIT 研究材料科學的例子，學習AI和讀碩士孰輕孰重)
Claude Sonnet 3.5 會推理嗎?還是 Pure LLM
關於DeepSeek 的事實與非事實
1. AI 有分左腦跟右腦嗎？ (in English)
AI 模型並沒有像人類那樣的左右腦區分。它們是為特定任務設計的人工神經網絡。雖然有些模型在某些任務上表現較好，但這並非源於像人類大腦那樣的左右腦分工。然而有些模型(4o)內容見長，有些(o1, o3-mini)以推理見長，前者類似右腦，後者類似左腦。
2. 為什麼 ChatGPT 4（非 RL LLM）不擅長規劃？
我需要說明我無法確認其他 AI 模型的具體能力或進行直接比較。不過，一般來說，規劃是一項複雜的認知任務，需要幾個關鍵能力：
- 理解因果關係和時間關係
- 維持連貫的長期目標
- 適應不斷變化的環境
- 管理資源和限制
純粹基於下一個詞預測訓練的語言模型可能在這些方面存在困難，因為它們本身並沒有順序決策或維持長期連貫性的機制。
3. 規模的迷思：AI 的規模與問題解決策略
規模本身並不能保證更好的問題解決能力。雖然較大的模型通常在許多任務中表現更好，但架構、訓練方法和具體的優化策略同樣重要。目前有許多研究在探討模型規模與能力之間的關係，表明架構創新和訓練方法可能比純粹的規模更為關鍵。
4. 有了 AI 之後，大學的價值是什麼
以 MIT 研究材料科學為例：
- 大學教育提供：
- 基礎理論知識
- 實驗操作經驗
- 研究方法訓練
- 專業人脈網絡
- 批判性思維能力
- 團隊合作經驗
學習 AI 和攻讀碩士學位服務於不同目的。碩士學位提供專業知識和研究經驗，而 AI 知識提供分析和自動化工具。選擇取決於職業目標 - 這兩者並不互斥，反而可以相輔相成。
5. Claude 3.5 Sonnet 會推理嗎？
作為 Claude 3.5 Sonnet，我可以描述我的能力：我能進行邏輯推理、問題解決和分析。但我是通過模式識別和學習到的關聯來完成這些任務，而不是通過與人類相同的認知過程。
6. 關於 DeepSeek 的事實與非事實
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