本人是一个对于AI 有强烈爱好的外行，有很多相关的猜想

我是一个对于AI 有强烈爱好的外行，有很多相关的猜想之前都问过AI 了并获得了肯定的回答，但是想到有AI 幻觉的普遍存在，和AI 算法偏向于讨好用户。
所以对于之前AI 给我的肯定都不够放心，因此来到这个吧里面希望能认识一些大佬，进行交流学习

我在下面的楼层中会把自己之前的猜想都放出来，希望有大佬可以解答。

从原理上拆解，AI 想要到达像人类一样的强大抽象泛化能力，到底需要付出多大的代价？并且在拥有像人类一样的抽象泛化能力的同时还兼具强记忆力、强精确度又要付出怎样的代价？想要三者兼得并不是1+2的复杂度增加，而是互为其次方根的复杂度爆炸。

不感兴趣

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“元认识”是最难的认知功能吗

如果想要将多个模态的数据进行关联，会产生多少倍的复杂度？

是否或缺或优的不同计算规模、不同算法范式的智能体，都是有存在的必要性的？

AI 发展的一个常见问题就是，越追求精度就越容易偏离整体战略

有点民科了

先去了解一下大语言模型背后的东西对理解AI会很有帮助的。模型核心的Transformer模型、图片-文字融合的CLIP模型、生成图像音频的Diffusion模型，这些（还有更多）是多模态AI对基石；RAG、提示词工程、工具调用、长期记忆，这些是目前语言模型实际应用常用的技术。学习一下这些东西的工作方式也许可以解决你的问题

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