LLM的限制-從古典物理到AGI

🎙️ Podcast EP.163｜LLM的限制：從古典物理到AGI🧠 當語言模型無法再前進，AI 是否已到「物理極限」？

哥倫比亞大學教授 Vishal Misra 提出一項對人工智慧發展具有里程碑意義的觀點——大型語言模型（LLM）雖然能模擬智慧，但它們的能力終究受限於自身的數學結構與訓練邊界。

📌 本集重點：

• LLM 的幾何觀點：模型如同在高維空間中建構一張「知識地圖」，將語義壓縮於幾何流形（Geometric Manifold）中。

• 貝氏推論（Bayesian Reasoning）：LLM 並非「理解」世界，而是透過機率在既有知識地圖上推理。

• 關鍵限制：歸納閉包（Inductive Closure）語言模型無法創造新知，它只能在既有資料的「邏輯封閉空間」中重組答案。

• AGI 的定義挑戰：真正的通用智能，必須能創造新的理論、新的知識流形——就像從牛頓走向愛因斯坦的跨越。

• 對提示工程（Prompt Engineering）的批判：Misra 稱之為「提示撥弄」，指出當前 AI 研究仍停留於經驗主義的階段。

💡 核心啟示：LLM 的侷限揭示了 AI 的哲學邊界——它能生成語言，但能否生成「真理」？從古典物理到量子革命，真正的突破或許仍需人類的直覺與創造力。

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💬 你認為 AGI 是否真的能誕生？還是它終將止步於數據與幾何的邊界？

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