很多人真的不理解神经网络的加速算力 vs 传统算力的区别有多大。。。[允悲]

传统算力最根本的其实就是运行环境和条件构成的场景的穷举和遍历。而加速算力理解的是一个任务背后的处理原则和规律，并且把他以节点和链接的方式留在了大规模神经网络中。[鼓掌]

大规模神经网络通过训练获得的这种能力，是之前冯诺依曼架构计算机诞生以来，并不具备的能力。[太开心]

这种核心算力本质的升级，50 年一遇。我们在工作期间能赶上，其实都是幸运的。[鼓掌]

而 LLM 干死 NLP 等一票传统技术方案，以及 FSD V12 被称作自动驾驶领域的 GPT 时刻，都意味着加速算力在加速接管世界。[太开心]

首先是数据中心，因为电力和算力的限制最小。然后是电车，因为电力也限制很小。然后是 PC 笔记本，手机，可穿戴。[嘻嘻]

神经网络的加速算力对于设备的渗透会很快，而且带来的生产力的提升是立竿见影的（最新的例子，知乎那么多年搜索就是渣，但是最近也上线了 LLM 的 RAG ，而且效果不错。他们并不需要投入很多研发资源）。[嘻嘻]

而如果因为个人的死板和愚蠢，在这波可以说是百年一遇的技术变革面前，没有能学习，理解，运用，并且尝试获利，而是出口成脏。[嘻嘻]

那以奥特曼的设想，其实也挺好，他是建议为了 AGI 实现后，给所有人发基本生活保障金。[鼓掌]

你们可以边骂边等着。[允悲]