贾佳亚教授：模型不必一味求大！优化神经元连接方式同样是智能跃升的「关键密码」丨GAIR 2025
分析
这篇文章报道了贾佳亚教授在GAIR 2025大会上的主题演讲，重点是改进神经元连接对于人工智能进步至关重要，而不仅仅是增加模型大小。 它强调了冯诺依曼研究所的研究成果，包括LongLoRA和Mini-Gemini，并强调了持续学习和将人工智能与机器人技术相结合的重要性。 这篇文章表明，人工智能的发展应该朝着更高效的神经网络和实际应用方向发展，而不仅仅是扩大模型规模。 这篇文章内容丰富，并提供了对人工智能研究未来方向的见解。
引用
“人工智能与大模型的未来发展模式会走向感知机器与终身学习结合的训练模式。”
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较新
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