自2022年12月起,生成式语言模型(Generative Language Model, GLM)作为一项重要技术,引发了学术界和工业界的巨大关注。这一技术的出现催生了一系列通用人工智能(Artificial General Intelligence, AGI)技术的迅速发展,其中包括图文生成模型和多模态语言模型...
特别是，我们将聚焦于生成式人工智能，特别是大规模生成式语言模型为代表的通用人工智能技术。我们将探讨这些技术所揭示的智能内涵、智能演进路径等问题，并与人类智能进行对比分析，从而反思人类智能的创造性、世界建模、知识获取和自我认知等方面。我们相信，这种思考有助于消除人们对机器智能快速进步的担忧，并为机器智能...
大规模生成式语言模型为代表的通用人工智能技术,以生成式AI为主要形态,具备情景化生成能力,形成了知识、能力、价值三个阶段的智能炼就路径。随着相关技术的发展,机器的智能水平快速提升,将带来人机边界模糊及与其相关的一系列社会问题。AGI的发展路径具有“填鸭灌输”式学习、“先通再专”等特点,在一定程度上颠覆了人类...
大规模生成式语言模型为代表的通用人工智能技术,以生成式AI为主要形态,具备情景化生成能力,形成了知识、能力、价值三个阶段的智能炼就路径。随着相关技术的发展,机器的智能水平快速提升,将带来人机边界模糊及与其相关的一系列社会问题。AGI的发展路径具有“填鸭灌输”式学习、“先通再专”等特点,在一定程度上颠覆了人类...
大规模生成式语言模型为代表的通用人工智能技术,以生成式AI为主要形态,具备情景化生成能力,形成了知识、能力、价值三个阶段的智能炼就路径。随着相关技术的发展,机器的智能水平快速提升,将带来人机边界模糊及与其相关的一系列社会问题。AGI的发展路径具有“填鸭灌输”式学习、“先通再专”等特点,在一定程度上颠覆了人类...