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神经符号AI是一种结合了神经网络（深度学习）和符号AI（基于规则的推理）优势的方法，旨在创建更强大和灵活的人工智能系统。这种混合方法旨在弥合两种传统上截然不同的人工智能范式之间的差距：连接主义系统（如神经网络）和符号推理系统。神经符号AI不会产生幻觉，并且严格理性。它们比传统的LLM犯的错误少得多。它们几乎可以在一个新的层面上进行超人推理。这是否意味着传统LLM的日子屈指可数？我们何时能在个人电脑上使用神经符号GGUF模型？

讨论总结

本次讨论主要集中在神经符号AI（neurosymbolic AI）的概念、技术实现及其与传统大型语言模型（LLMs）的比较。参与者们探讨了神经符号AI如何结合神经网络和符号AI的优势，以提高AI的推理能力和减少逻辑错误。讨论中涉及了多种技术细节，如在LLMs中嵌入“计算器”神经元、使用秘密函数调用等方法来提高数学计算的准确性。此外，还有关于神经符号AI在个人电脑上的应用前景和未来发展的预测。

主要观点

  1. 👍 神经符号AI结合了神经网络和符号AI的优势
    • 支持理由：旨在弥合传统AI范式的差距，提高推理能力和减少错误。
    • 反对声音：逻辑系统容易产生悖论，知识更多是基于统计而非逻辑。
  2. 🔥 在LLM中嵌入“计算器”神经元可以实现无误差的精确数学计算
    • 正方观点：通过特定的输出标签，可以在不显示给用户的情况下进行精确计算。
    • 反方观点：几乎所有逻辑系统都有例外，符号编码在这些例外面前会失效。
  3. 💡 神经符号AI可能预示着传统LLMs的衰落
    • 支持理由：神经符号LLM在避免逻辑错误和幻觉方面表现优异。
    • 反对声音：可能需要更多的“东西”来实现神经符号AI。

金句与有趣评论

  1. “😂 Deepmind is working rn on something similar.”
    • 亮点：提及Deepmind的当前工作，暗示了神经符号AI领域的发展动态。
  2. “🤔 I’ve always wondered if you couldn’t put a few "calculator" neurons in the middle of the LLM’s neural network…”
    • 亮点：提出了一种创新的方法来提高LLMs的数学处理能力。
  3. “👀 What can a 3b neurosymbolic LLM do on a PC, if it won’t make logical errors and hallucinations anymore?”
    • 亮点：对神经符号LLM在个人电脑上的应用前景表示好奇。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为乐观，参与者们对神经符号AI的潜力表示期待。主要分歧点在于神经符号AI是否能实现超人推理，以及其在实际应用中的可行性和效果。可能的原因包括技术实现的具体细节、现有技术的局限性以及未来发展的不确定性。

趋势与预测

  • 新兴话题：神经符号AI与Agentic RAG框架的比较，以及使用合成知识图谱与LLMs结合的中间步骤。
  • 潜在影响：神经符号AI的发展可能对传统LLMs构成挑战，推动AI技术向更高效、更灵活的方向发展。

详细内容：

标题：关于神经符号 LLM 训练及应用的热门讨论

在 Reddit 上，有一个引发广泛关注的话题：“Is it possible to train a neurosymbolic LLM? When can we use a neurosymbolic GGUF model?” 该帖子获得了众多的点赞和大量的评论。

帖子主要探讨了神经符号人工智能（Neurosymbolic AI）这种结合了神经网络和符号 AI 优势的方法，旨在弥合两种传统不同的 AI 范式之间的差距。还提出了传统 LLMs 是否会因此走向末路，以及何时能在个人电脑上使用神经符号 GGUF 模型等问题。

讨论的焦点集中在以下几个方面： 有人提到 Deepmind 正在进行类似的研究。有用户提出了一种通过在 LLM 神经网络中加入“计算器”神经元，或者采用“秘密函数调用”等方法来提高 LLM 数学能力的设想，并提供了相关的链接进行更详细的说明。但也有人指出，GPT-4 等模型已经具备函数调用能力，这种方法并非全新。还有用户以大学数学教授的教学方式为例，认为 AI 应掌握数学运算符，能识别何时调用外部函数进行运算，而不是学习特定数字。此外，也有用户分享了近期相关的有趣论文，还有人认为与工具结合的代理一直存在，有人质疑计算机能否真正做好数学，有人则在研究相关内容，还有人探讨了神经符号模型可能带来的转变以及面临的挑战。

例如，有用户分享道：“我记得一位很棒的大学数学教授，他在教我们新的概念时，总是用最基本的数字：-1、0、1。他说：‘我知道你们都能用计算器，咱们没时间浪费。所以，咱们保持简单。’”

对于神经符号 LLM 的发展和应用，存在着不同的观点和争议。有人认为这将带来更强大的人工智能系统，有人则对其实际效果和实现难度表示怀疑。而共识在于大家都在积极探讨和思考如何推动这一领域的发展。

总之，关于神经符号 LLM 的训练和应用，Reddit 上的讨论热烈且多元，为这一前沿领域的研究和发展提供了丰富的思路和思考方向。但未来如何，仍需我们拭目以待。