第491章 吳財對AI的理解(第2頁)

我先從數據這個根基說起，數據對於大模型的Ai就如同土壤對於樹木一般重要。隨著數據量像洪水般不斷地洶湧膨脹，數據的質量卻難以像精挑細選的良種一樣跟上節奏。

這就好比在建造一座宏偉的大廈時，如果新加入的數據如同用劣質的沙石混合而成，裡面夾雜著大量低質量、不準確甚至相互矛盾的內容，那它的學習基礎就如同建立在流沙之上，搖搖欲墜。

網絡上充斥著大量重複、錯誤百出的信息如果都被吸收進去，這就像在一鍋精心熬製的濃湯裡不斷加入變質的食材，整鍋湯的味道和營養價值都會被破壞殆盡。”
葉老點點頭，這麼說他就明白多了，作為一個老饕，他對吃食的要求是非常高的，如果好好的一鍋湯，亂加東西，那確實就廢了。

張首成教授也是點頭補充道：“除了數據，Ai本身的模型更新的狀況也很重要，模型更新就像是一艘大船的改造過程。

它需要在既有的框架基礎上進行改進，這個既有框架就像是大船的龍骨，早期設定的一些框架如今可能開始像生鏽的鐵鏈一樣束縛它的進化。

它每次更新都要像走鋼絲一樣平衡各種因素，不能像重建一艘新船那樣大刀闊斧地進行徹底革新。

這就導致一些深層次的問題像隱藏在船底的漏洞一樣難以得到根本解決，隨著時間的推移，這些漏洞會慢慢讓船身進水，影響船的正常航行，也就是影響Ai的智能表現。”

這麼一說葉老也明白了，這就是練武的時候底子沒打好，結果練過頭了，反而影響實力。

柳馮陽點頭表示認同，他繼續說：“除此之外，用戶的使用習慣也如同指揮棒一樣影響著大模型Ai的發展方向。

當大量用戶只是用它來獲取一些簡單、模式化的答案，就像一群遊客總是選擇走同一條平坦的小路，而不去探索周圍未知的美景。

它的算法會像一個迎合遊客喜好的導遊一樣，更多地傾向於快速給出這種類型的回應，而不是像勇敢的探險家深入挖掘更復雜、更有深度的答案。