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但是我們的工作方式并不像那樣，因為我們是生物智能。我的權(quán)重對你沒有用處。到目前為止，我們可以說有兩種不同的計算方式，一種是數(shù)字計算，另一種是生物計算，后者利用了動物的特性。它們在不同智能體之間有效共享知識的效率上存在很大差異。如果你觀察大型語言模型，它們使用數(shù)字計算和權(quán)重共享。

但是模型的每個副本，每個代理都以一種非常低效的方式從文檔中獲取知識。實際上，這是一種非常低效的蒸餾形式。它接收文檔，試圖預(yù)測下一個單詞。它沒有展示給教師的概率分布，只是展示給它一個隨機(jī)的選擇，也就是文檔作者選擇的下一個單詞。因此它的帶寬非常低。這就是這些大型語言模型從人們那里學(xué)習(xí)的方式。每個副本通過蒸餾以非常低效的方式學(xué)習(xí)，但是你有成千上萬個副本。這就是為什么它們可以比我們學(xué)習(xí)更多的原因。我相信這些大型語言模型比任何個體知道的東西多上千倍。

現(xiàn)在的問題是，如果這些數(shù)字智能體不再通過緩慢的蒸餾過程從我們這里學(xué)習(xí)，而是直接從現(xiàn)實世界中學(xué)習(xí)，將會發(fā)生什么？

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