人工智能的边界：从拉普拉斯恶魔到熵与噪声
两百年间，人类对“全知全能”的想象，经历了两次深刻的幻灭。 第一次，是拉普拉斯恶魔的幻灭。拉普拉斯设想，如果有一个妖怪知道宇宙中每一个粒子的位置和速度，就能预测整个未来。但物理学的发展告诉我们，世界不是这样运行的。量子力学的不确定性原理、混沌系统的蝴蝶效应，共同宣告了一个事实：即使拥有完美的先验知识，世界本身也不允许无限精确的预测。 但第二次幻灭，可能更贴近我们今天的生活。我们造出了人工智能。我们以为，即使先验知识不完备，只要给AI足够多的数据，它就能自己“学”出规律。天气预报、股价预测、自动驾驶——这些
AI 编程 Bug 激增背后的真相
AI 编程带来的体验日益提升，甚至超越了部分初级开发者，然而近期发布的大模型在编程辅助上 Bug 频发，究竟为何 Bug 数量不降反升？？？可能存在以下几种情形：1、大模型厂商暗中削减了推理算力大模型企业一方面对外提供服务（供我们使用），另一方面需训练新模型。当前显卡紧缺、内存价格飙升，厂商将部分算力转向训练，导致对外服务资源缩减（我们感知到的就是模型变“笨”了）2、训练大模型遭遇瓶颈举例而言，GitHub 上的优质代码均由人类编写，将这些代码输入大模型，模型基于概率生成接近人类风格的代码，因此 AI 编