我们已经结束了！ 😀

“为什么计算机无法匹配生物大脑？” ——由 @unconvAI 的首席执行官 Naveen Rao 提问 以下是实际数字： 🧠 生物大脑： • 20+ 瓦特 • 860 亿个神经元，100 万亿个突触 • 同时处理视觉、语言、记忆、情感 • 20 年的“训练”总能量：约 3,500 千瓦时 ⚡ GPT-4： • 仅训练：约 50,000,000 千瓦时 • 这比你整个大脑在 20 年内使用的能量多出 14,000 倍 • 大规模推理：持续数十兆瓦 生物学每瓦特提供的通用智能比我们建造的任何东西都要多。

字节跳动刚发布了一篇可能改变AI思维方式的论文。 字面意思。 他们找到了大型语言模型在长推理中失败的原因——并将其框架化为化学。 发现： 思维链不仅仅是文字。它是分子结构。 三种键类型： • 深度推理 = 共价键（强，牢不可破） • 自我反思 = 氢键（灵活，具有上下文意识） • 探索 = 范德华力（弱，始终存在） 为什么大多数AI的“思考”很糟糕： 每个人都在模仿关键词——“等一下”，“让我检查一下”——而没有建立实际的联系。 这就像复制蛋白质的形状而没有将其结合在一起的原子力。 字节跳动证明：结构是从训练中产生的，而不是通过提示。 解决方案：Mole-Syn 他们的方法不仅仅是生成文本。它合成稳定的思维分子。 结果：更好的推理，更稳定的强化学习训练。 字节跳动将AI推理视为有机化学——而且它有效。 论文：