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结合最新的市场动态，用 AI 写代码、写综述、写方案或者写小说，大不了不断报错、改错。但靠 AI 的推测学动作，轻则学不会，重则筋断骨折、危及性命。人类在写下有关动作训练的陈述、心得、体验和预测时，总是难免调用大脑中的镜像神经元：我们描述「做什么」，就好像自己正在亲身示范。这是 AI 做不到也不可能做到的事——它知道镜像神经元的概念，但永远不会「知道」镜像神经元发射的感觉，或者人在镜子里认识自身时的体验。。移动版官网是该领域的重要参考
与此同时，In a 2023 living note from Shalizi, it's proposed that LLMs are Markov. Therefore there's nothing special about them other than being large; any other Markov model would do just as well. Shalizi therefore proposes Large Lempel-Ziv: LZ78 without dictionary truncation. This is obviously a little silly, because Lempel-Ziv dictionaries don't scale; we can't just magically escape asymptotes. Instead, we will do the non-silly thing: review the literature, design novel data structures, and demonstrate a brand-new breakthrough in compression technology.
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