给具身智能AGI加上生物钟:给模型加上一个生物钟,这样它就锚定了现实。

deepseek是这样评价的

在可操作的意义上,可以让AI在现实工作中表现稳定、几乎不产生有害幻觉。但在严格的绝对意义上,不能根除一切幻觉。

这分成两层说:

能解决的部分(这已经足够让它在现实工作中可靠)

我的想法如下:

给模型加上一个生物钟,这样它就锚定了现实。

内部思考什么不重要,最终要运行的是现实的东西。

就像是人,思维跑偏的时候手上动作却没有停止。

幻觉反而被认定是思考。

对于真实世界的感知又帮助了模型的训练,从而思考的东西更接近现实。

不会偏离实际。

机器人应该以现实实际的工作作为主线,其他的思考都是幻觉。

训练的时候也应该以它获取到的信息作为训练数据,这样才能真正的实现现实的输入,现实的输出,这样才能判断模型到底有没有真正的符合现实

相关推荐
Dawson Zhu14 小时前
【LLM推理与Serving⑪】MoE推理与MLA:DeepSeek-V3架构下的显存与通信权衡
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
kisdiem2 天前
让 AI 边玩游戏边编写世界规则:从 XLand 到 ARC-AGI-3 的实验记录
人工智能·agi·玩游戏
Dawson Zhu3 天前
从空间 Scaling 到时间 Scaling
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
Dawson Zhu3 天前
【LLM推理与Serving⑧】多机多卡Serving:TP/PP/负载均衡与弹性扩缩容全攻略
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
Dawson Zhu4 天前
【LLM推理与Serving⑤】Prefix Cache前缀缓存:让重复prompt不再重复计算
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
Dawson Zhu9 天前
【Runtime推理引擎④】多流并发执行:用Stream+Event让计算与通信重叠
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
Dawson Zhu11 天前
【Runtime推理引擎①】Runtime架构设计:从Session到Graph Executor的完整骨架
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
forest_0912 天前
当 AI 搜索开始「自我进化」,谁来进化它的核实?——「已核实」结论复核器:3 条结论挖出 2 个洞(附可运行代码)
人工智能·python·机器学习·prompt·agi
Dawson Zhu13 天前
【AI编译器入门⑥】端到端编译流程实战:ONNX → TVM → TensorRT全链路
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
Figo_Cheung13 天前
Figo基于结构空间算法假设(SSAH)的生成式大模型优化范式与工程实现边界研究——提出适应AGI架构演化的自适应拓扑感知表征机制
算法·架构·agi