Ці системи добре імітують людські когнітивні патерни, щоб справлятися зі складними завданнями, які раніше вимагали людської експертизи. Це не спекуляція — це спостережувана реальність.



Звичайно, нічого з цього не суперечить законам фізики чи теорії обчислень. Справжнє питання не в тому, чи це теоретично можливо, а в тому, які насправді механізми.

І ось де важливі емпіричні дані. Ми повинні базувати наше розуміння на вимірюваних результатах та реальному виконанні, а не лише на теоретичних рамках.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • 6
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
BlockchainGrillervip
· 6год тому
Ти справді вмієш займатися машинним навчанням — молодець!
Переглянути оригіналвідповісти на0
TestnetFreeloadervip
· 6год тому
Слухаючи твої слова, отримуєш частину цукерки~
Переглянути оригіналвідповісти на0
FastLeavervip
· 6год тому
Сьогодні знову отримав конкретні докази, повернувся, повернувся.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-4745f9cevip
· 6год тому
Ти ж говориш, що це просто дані говорять... занадто складно.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PretendingSeriousvip
· 6год тому
Теорія не має значення, дивіться на дані і все.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OnchainGossipervip
· 6год тому
Результат, практикуй, а не просто говори!
Переглянути оригіналвідповісти на0
  • Закріпити