Grok 评估「BrainCode vs MindCode」：LLM 仍不同于生物智能
wschroll · x · 2026-09-14
作者用 Grok 评估自己的「BrainCode vs MindCode」论点：Gary Marcus 的神经符号方法与 Yann LeCun 的世界模型路径都值得关注，但可能仍不够。作者认为 LLM 在文本乃至数学证明等高度抽象领域确实很成功，但与生物体「脑-身体-环境」连贯运行的无尽并行循环、缓慢漂移的神经元吸引子动态完全不同，且生物智能的能耗远低于数据中心训练与推理。
「漫话AGI」频道最新
- 研究者放话：给我小木屋加 GPU，四周对齐进展超整个行业 — RileyRalmuto · 2026-09-14
- 研究者驳「AI 安全有科学共识」：发声者多为无经验者与利益集团 — JJitsev · 2026-09-14
- 曝 2027 年难见百万卡 Rubin 集群，但明年或先跑 50 万卡训练 — teortaxesTex · 2026-09-14
- 「AI 对齐是否已被解决」是伪问题:研究者提出对齐问题分类框架 — Dr_Atoosa · 2026-09-14
- Nature 探讨:语言模型能否从历史数据中复现科学突破 — TZahavy · 2026-09-14
- Nate Silver 质疑 AI 末世论：x-risk 预测缺乏数据支撑，类比先例不可靠 — davidmanheim · 2026-09-14