AI编程为何难筑护城河
2023年初，笔者在首篇关于人工通用智能的文章中提出：代码使用计算机语言，是设计完善的特殊语种，结构性强，长程关联，关系明确。可以用微语言结构的概率分布为基底，张成语言空间，程序就是该语言结构空间的点线面体。GPT可以用自己构建的高维语言空间简单方便地学习代码。代码其实也可以看成特殊的思维链，训练可以降低信息熵，让信息更可预测。大量这种语言结构示例参与预训练的话，GPT被注入足够的信息量，形成各种复杂关联的模式, 涵盖代码中的知识和知识结构。高质量的代码，可以显著地降低GPT 获取的信息熵，这也是为什么G
AI 重塑中小企：告别数据中台，构建智能体核心
上月，一位传统制造业的负责人邀我品咖啡。他将一厚沓咨询机构出具的数字化变革计划书置于桌前，耗资百万，历时三月。"苏老师，拜读大作后我不禁疑惑，这些方案真能奏效吗？"仅翻阅三页，我便将其合上。长达三百页的企划，精髓仅归结为一点：搭建数据中台，实现全系统互联。我直言这笔百万投入乃是误判。并非数据中台理念有误，而是时代篇章已更迭。当先行者着手构建智能体中台之际，您却仍在向数据中台倾注资金。这无异于他人已驾驭电动车驰骋，您却斥巨资将马车轮毂升级为合金材质——虽优于木质，但岂能望其项背？BCG 有一组数据令我印象深