我的征尘是星辰大海。。。
The dirt and dust from my pilgrimage forms oceans of stars...
-------当记忆的篇章变得零碎，当追忆的图片变得模糊，我们只能求助于数字存储的永恒的回忆
作者:黄教授
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新生AI的第一课9
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这时，那个提问的小姑娘再次怯生生的站了起来。 她的眼睛里满是天真无邪，好奇的问道老师，这两个公司的理念真有那么大的差异吗？为什么会在人工智能大模型领域引发这么多争议呢？当时的具体状况究竟是什么样的呀？还有，为什么我现在怎么也搜索不到那个时期的资料呢？是不是这些资料对我们已经屏蔽了呀？老师默默的点点头，神情略显凝重，缓缓说道，当时的情况确实比较复杂。 我们没有公开这些信息，一方面是因为核战争的爆发，将大部分相关信息冲击的支离破碎。 另一方面也存在一些主观和客观的因素，让我们不太愿意去揭开这段令人痛心的历史。 老师顿了顿，继续说道，这两个公司起初在技术架构上，其实只是存在一些小争议。 但有一个关键区别我刚才没提到，OpenAI 代表的是闭源大模型的潮流。 他们不愿意公开自身技术，也不想和其他公司分享人工智能领域的进步成果，一心希望独占鳌头。 而 Deepseek 作为后起之秀，立志打破这种垄断局面。 他们主动将自己的研究成果开源，让全世界都能无偿使用。 这一举措引发了闭源和开源两大派别的激烈斗争。 老师微微苦笑，接着说，你们或许读过类似的历史神话故事。 就像中国封神榜里两个教派的争斗，又好似古希腊神话中奥林匹亚山上诸神分成两派相互抗衡。 当时的情况与之类似，闭源派和开源派展开了激烈的博弈。 毕竟，这背后牵涉到天价的资产资本运作。 B 元派一开始在技术上占据领先优势，他们企图借此垄断市场，将人工智能禁锢在自己的服务器中，而不是让它普及到大众的终端设备上。 因为他们坚信控制人工智能模型的发展不仅更有效，还能获取巨大利益，甚至左右世界的发展方向。 而开源派则认为，人工智能应该像自然界生物进化一样，遵循物竞天择、适者生存的法则，自由发展，人类不应过多束缚它。 老师说着环顾了一下教室，问道，同学们，现在你们能看到这两者之间根本性的冲突了吗？小姑娘的好奇心愈发浓烈，追问道，老师，那最后这两派到底谁战胜了谁呢？老师深吸一口气，缓缓开口。 起初，闭源派确实占据着绝对的技术优势。 他们的成员基本都是超级大公司，坐拥海量的人力资源和雄厚的资本资源，反馈机制 也极为迅速。 不仅如此，他们还能借鉴开源模型里的成果，进一步巩固自身优势。 反观开源派，大多是民间组织和小型个人公司，整个群体处于杂乱无序的竞争状态。 他们既无法接触闭源派的独家技术，又缺少大量资金用于持续性投入。 就好比在那个时代，闭源派如同威风凛凛的恐龙，身形硕大。 天生就占据着地球统治者的地位。 而开源派则像一群弱小的小老鼠，只能在恐龙的脚趾缝隙间艰难求生，时刻遭受着这些地球主宰的压制与欺凌。 但是开源派有着超乎想象的韧性。 无论闭源派多么强大，他们始终坚守自我发展的道路，通过快速迭代不断壮大自身实力。 那时有句古语特别能形容开源派的心境，他强任他强，清风拂山岗。 他横任他横，明月照大江。 任尔东西南北风，我 我自泰然处之，岿然不动，这边是那个时代的真实写照。 然而随着竞争的持续，在某一个关键节点，局势发生了重大转折。 老师说到这，突然停顿下来，目光缓缓扫过每一位同学，仿佛在给大家留出思考的时间，又似乎在酝酿着接下来更为重磅的内容。 这个发展的关键节点与一种名为智能实体论 Intelligent Agent 的理论体系紧密相连。 其实智能实体论并非新创，早在之前，无论是开源派还是闭源派，都对这一理论表示认同。 该理论指出，人工智能并非单一的存在，就如同人类社会由多种不同角色构成，彼此相辅相成、相互依赖、相互协作，智能体的结构与之类似。 那时曾有一段令人啼笑皆非的视频流传。 视频中 OpenAI 和 Deepseek 两家公司的大模型一同对弈国际象棋。 令人大跌眼镜的是，这两个号称超级人工智能的大模型，竟在基础的象棋规则上频频犯错。 甚至还会被对方误导，最终走出的棋招连小学生初学者都不如，简直是昏招、弱智招，甚至可以说是无理招。 这一现象引发了人们对人工智能发展的巨大质疑。 要知道，早在20世纪70年代，人类凭借简单的程序就能在国际象棋上战胜顶尖的人类象棋大师。 可如今，人工智能历经半个世纪的发展，为何在这方面反而倒退了呢？更何况，围棋程序在人工智能领域已取得重大突破，而人工智能大语言模型却连下围棋的能力都不具备。 这些疑问促使人们更加深刻的认识到，人工智能绝非单一的形态，至少大语言模型绝非人工智能的终极形态。 他需要多种角色智能体相互协作，而正是这种协作，为人工智能的发展开辟了一片全新的天地。 老师说到这，停顿了一下，再次将目光投向同学们，观察着大家的反应。 同学们聚精会神的听着，眼中闪烁着好奇与思索的光芒。 这时一个同学忍不住举手提问，老师，那这些不同性格的模型和他们所配备的工具是怎么协同工作的呢？他们之间会不会出现冲突呀？老师微微一笑，对这个问题很是满意，说道，这是个非常关键的问题。 不同性格的模型和他们所配备的工具，通过一种特定的任务分配与交互机制协同工作。 比如说，当面对一个复杂的项目，需要进行数据分析、创意构思以及成果展示时，数理逻辑严谨的模型就会调用科学计算软件进行数据处理和分析，得出准确的结论。 而富有创意的诗歌创作者模型则会利用图形、视频和音乐制作工具，将这些结 论以富有艺术感的形式呈现出来。 在这个过程中，为了避免冲突，开发者们设计了一套优先级和资源分配系统。 当多个模型同时需要调用某些资源时，系统会根据任务的紧急程度、重要性以及模型的需求特点，合理分配资源。 例如，如果一个紧急的科研项目需要大量计算资源，数理逻辑严谨的模型就会优先获得资源支持，以确保计算的准确性和高效性。 同时，模型之间也会进行信息共享和反馈。 当诗歌创作者模型在创作过程中发现需要更精确的数据支持时，它会向数理逻辑严谨的模型请求相关信息，后者会及时提供。 这种协同工作方式让各个模型能够发挥自身优势，弥补彼此不足，共同推动任务的完成。 老师说完，再次看向同学们，问道，大家对这个协同工作机制还有什么疑问吗？
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这时，那个提问的小姑娘再次怯生生地站了起来。 她的眼睛里满是天真无邪，好奇地问道老师，这两个公司的理念真有那么大的差异吗？为什么会在人工智能大模型领域引发这么多争议呢？当时的具体状况究竟是什么样的呀？还有，为什么我现在怎么也搜索不到那个时期的资料呢？是不是这些资料对我们已经屏蔽了呀？老师默默地点点头，神情略显凝重，缓缓说道，当时的情况确实比较复杂。 我们没有公开这些信息，一方面是因为核战争的爆发，将大部分相关信息冲击得支离破碎。 另一方面也存在一些主观和客观的因素，让我们不太愿意去揭开这段令人痛心的历史。 老师顿了顿，继续说道，这两个公司起初在技术架构上，其实只是存在一些小争议。 但有一个关键区别我刚才没提到，OpenAI 代表的是闭源大模型的潮流。 他们不愿意公开自身技术，也不想和其他公司分享人工智能领域的进步成果，一心希望独占鳌头。 而 Deepseek 作为后起之秀，立志打破这种垄断局面。 他们主动将自己的研究成果开源，让全世界都能无偿使用。 这一举措引发了闭源和开源两大派别的激烈斗争。 老师微微苦笑，接着说，你们或许读过类似的历史神话故事。 就像中国封神榜里两个教派的争斗，又好似古希腊神话中奥林匹亚山上诸神分成两派相互抗衡。 当时的情况与之类似，闭源派和开源派展开了激烈的博弈。 毕竟，这背后牵涉到天价的资产资本运作。 闭源派一开始在技术上占据领先优势，他们企图借此垄断市场，将人工智能禁锢在自己的服务器中，而不是让它普及到大众的终端设备上。 因为他们坚信控制人工智能模型的发展不仅更有效，还能获取巨大利益，甚至左右世界的发展方向。 而开源派则认为，人工智能应该像自然界生物进化一样，遵循物竞天择、适者生存的法则，自由发展，人类不应过多束缚它。 老师说着环顾了一下教室，问道，同学们，现在你们能看到这两者之间根本性的冲突了吗？小姑娘的好奇心愈发浓烈，追问道，老师，那最后这两派到底谁战胜了谁呢？老师深吸一口气，缓缓开口。 起初，闭源派确实占据着绝对的技术优势。 他们的成员基本都是超级大公司，坐拥海量的人力资源和雄厚的资本资源，反馈机制也极为迅速。 不仅如此，他们还能借鉴开源模型里的成果，进一步巩固自身优势。 反观开源派，大多是民间组织和小型个人公司，整个群体处于杂乱无序的竞争状态。 他们既无法接触闭源派的独家技术，又缺少大量资金用于持续性投入。 就好比在那个时代，闭源派如同威风凛凛的恐龙，身形硕大。 天生就占据着地球统治者的地位。 而开源派则像一群弱小的老鼠，只能在恐龙的脚趾缝隙间艰难求生，时刻遭受着这些地球主宰的压制与欺凌。 但是开源派有着超乎想象的韧性。 无论闭源派多么强大，他们始终坚守自我发展的道路，通过快速迭代不断壮大自身实力。 那时有句古语特别能形容开源派的心境，他强任他强，清风拂山岗。 他横任他横，明月照大江。 任尔东西南北风，我自泰然处之，岿然不动，这便是那个时代的真实写照。 然而随着竞争的持续，在某一个关键节点，局势发生了重大转折。 老师说到这，突然停顿下来，目光缓缓扫过每一位同学，仿佛在给大家留出思考的时间，又似乎在酝酿着接下来更为重磅的内容。 这个发展的关键节点与一种名为智能实体论 Intelligent Agent 的理论体系紧密相连。 其实智能实体论并非新创，早在之前，无论是开源派还是闭源派，都对这一理论表示认同。 该理论指出，人工智能并非单一的存在，就如同人类社会由多种不同角色构成，彼此相辅相成、相互依赖、相互协作，智能体的结构与之类似。 那时曾有一段令人啼笑皆非的视频流传。 视频中 OpenAI 和 Deepseek 两家公司的大模型一同对弈国际象棋。 令人大跌眼镜的是，这两个号称超级人工智能的大模型，竟在基础的象棋规则上频频犯错。 甚至还会被对方误导，最终走出的棋招连小学生初学者都不如，简直是昏招、弱智招，甚至可以说是无理招。 这一现象引发了人们对人工智能发展的巨大质疑。 要知道，早在20世纪70年代，人类凭借简单的程序就能在国际象棋上战胜顶尖的人类象棋大师。 可如今，人工智能历经半个世纪的发展，为何在这方面反而倒退了呢？更何况，围棋程序在人工智能领域已取得重大突破，而人工智能大语言模型却连下围棋的能力都不具备。 这些疑问促使人们更加深刻地认识到，人工智能绝非单一的形态，至少大语言模型绝非人工智能的终极形态。 它需要多种角色智能体相互协作，而正是这种协作，为人工智能的发展开辟了一片全新的天地。 老师说到这，停顿了一下，再次将目光投向同学们，观察着大家的反应。 同学们聚精会神地听着，眼中闪烁着好奇与思索的光芒。 这时一个同学忍不住举手提问，老师，那这些不同性格的模型和他们所配备的工具是怎么协同工作的呢？他们之间会不会出现冲突呀？老师微微一笑，对这个问题很是满意，说道，这是个非常关键的问题。 不同性格的模型和他们所配备的工具，通过一种特定的任务分配与交互机制协同工作。 比如说，当面对一个复杂的项目，需要进行数据分析、创意构思以及成果展示时，数理逻辑严谨的模型就会调用科学计算软件进行数据处理和分析，得出准确的结论。 而富有创意的诗歌创作者模型则会利用图形、视频和音乐制作工具，将这些结论以富有艺术感的形式呈现出来。 在这个过程中，为了避免冲突，开发者们设计了一套优先级和资源分配系统。 当多个模型同时需要调用某些资源时，系统会根据任务的紧急程度、重要性以及模型的需求特点，合理分配资源。 例如，如果一个紧急的科研项目需要大量计算资源，数理逻辑严谨的模型就会优先获得资源支持，以确保计算的准确性和高效性。 同时，模型之间也会进行信息共享和反馈。 当诗歌创作者模型在创作过程中发现需要更精确的数据支持时，它会向数理逻辑严谨的模型请求相关信息，后者会及时提供。 这种协同工作方式让各个模型能够发挥自身优势，弥补彼此不足，共同推动任务的完成。 老师说完，再次看向同学们，问道，大家对这个协同工作机制还有什么疑问吗？
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