🤯我靠!真正的智能,不该被人类先喂东西训练!
现在的 AI 看文字,不是直接看原始数据,而是先被 Tokenizer 切成词碎片,再丢给模型学习。这个分词器是人写的,带着一堆历史包袱和怪异行为,模型根本不是真正端到端在学习。
Karpathy 说过,Transformer 最丑陋的部分就是 Tokenizer。
如果连“直接从字节里自己发现什么是有意义的单位”都做不好,那谈什么理解图像、声音、真实世界?谈什么通用智能?
Albert Gu 的 H-Nets 正在朝这个方向走:让模型自己学会动态分块,而不是靠人类预先切好。用更少数据和算力,就能追上在海量 tokens 上训练的模型。
智能的未来,不是更复杂的工程设计,而是更彻底地相信简单。
少一点人类的聪明,多一点让简单机制自己涌现。
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