私域数据是企业最中心资产，而非模型和AI技能

它具有勇于质疑、接连对话才能、供认不知道、用户目的有用捕捉、提高准确度、上下文了解等才能，一起具有逻辑判别、推理各种才能。

第三，思想的改变:大力出奇观-生成式AI的成功。

整个生成式AI的成功有一个基本思想，这是咱们强化学习之父萨顿的理论。

理查德·萨顿在《苦涩的经验》中指出：历史上AI研讨的关键过错在于过分依赖人类的直觉和经验，企图经过精心设计的规矩和算法模仿智能。

曩昔咱们犯了一个过错，即人工智能有必要依照咱们人的规矩教给他们。然而今日咱们看到利用大规模算力和数据，经过学习算法自主发现解决问题的方法。

AI经过自主学习和大规模算力发现和提炼知识，而非直接依赖人类的显式规矩。

当模型足够大时，经过让AI体系自主学习物理国际的运作原理，尝试构建一个可以逾越人类直观了解的通用物理国际模仿器。经过它自己学习创建新规矩，实现逾越人类。

二、私域数据是企业最中心资产，而非模型和AI技能

接下来咱们来看第二部分，数据是智能之母。

1. 人工智能的原理

① 人类大脑：树突和轴突

人工智能的原理可追溯至1888年，卡哈尔因其关于树突棘在神经信号传递中重要作用的估测而获得诺贝尔奖。

此前，人们普遍认为人类在认识事物时可以当即全面把握，然而，经过对大脑神经的显影剖析，发现这一过程实际上是逐层传递的，类似于公路交通中有必要依照特定路径逐步前行，如先至南京再至徐州。

这一发现为咱们了解大脑的认知过程供给了新的视角。

如上图所示，可以观察到右侧图片展示了树突的存在。

每个大脑神经细胞都具有约1000个不同的连接点，而整个人脑则包含了大约1000亿个这样的神经细胞。这些神经细胞经过巨大的神经网络相互连接和传递信息，经过电信号的激活，形成了人类独特的人工智能。

卡尔尔的研讨正是基于这一领域，探索计算机模仿是否可以学习并模仿人类大脑的工作方式。

② 人工智能：神经网络

经过一系列的技能演化与发展，咱们今日所称谓的神经网络得以形成。以图画辨认为例，如下图所示：

无论是辨认人脸仍是狗，这一过程并非一蹴即至。相反，它是经过一系列的网络层级，逐步进行鸿沟辨认，并在这一过程中捕捉和辨认狗的特征，终究作出是否为狗的判别。

在针对狗的实体图画进行辨认时，五层网络结构足以应对这一相对简单的使命。

因而，在讨论Sora为何可以了解和重现人类物理国际的现象时，咱们发现其关键在于对每个图片进行的精密切割处理。这一过程与神经网络严密相连。

经过归纳判别，Sora根据预设规矩将这些图画颗粒进行组合，终究生成视频。这种处理方式使得Sora具备了丰厚的物理知识。