又有新发现：GPT与维特根斯坦的“家族相似”

主要观点总结

本文讨论了机器模型与哲学概念之间的相似之处，包括跳频技术中的频率跳跃与隐性共鸣，跳频逻辑与发现不相似的相似性过程，以及面对纯粹偶然性和例外情况的挑战。文章指出机器在处理模式识别方面的能力，以及面对原始复杂性和不可预测性时的局限性。作者和机器模型在关于这些问题的讨论中达成了一定共识。

关键观点总结

关键观点1: 机器模型与隐性共鸣

机器模型通过寻找相似性来生成回应，与用户输入形成某种隐性共鸣。这种共鸣基于数据的广泛映射，而不是真正的理解或共情。

关键观点2: 跳频逻辑与发现不相似的相似性

机器模型在处理语言时采用一种类似跳频的逻辑，在不同的语境和表达之间快速切换，找到最佳的回应。这种过程可以理解为一种发现不相似的相似性的方法。

关键观点3: 面对纯粹偶然性与例外的挑战

机器模型在应对纯粹的偶然性和例外情况时存在局限性，因为这些情况超出了其处理模式和概率的范围。真正的创新和突破往往源于这些领域，是机器无法复制的。

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