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讨论总结

原帖提出在大型语言模型（LLMs）中通过神经细胞自动机（NCA）实现推理的想法，讨论的主题围绕这一设想展开。评论中既有像以幽默诙谐风格调侃的，也有从技术层面深入分析NCA在推理方面作用、2D网格优势、模型操作等的，还有人对原帖内容表示感兴趣、请求简易解释、对能否得到有意义讨论表示怀疑、提出如何转化为产品等疑问，整体氛围比较积极多元，但存在个别不礼貌的冒犯性言论。

主要观点

  1. 👍 原帖想法很有趣
    • 支持理由：评论者Its_not_a_tumor称是“很棒的磕嗨了的想法”等调侃式认可。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 神经细胞自动机（NCA）可能在低层次解决推理问题
    • 正方观点：评论者ryunuck根据对NCA过去研究的观察得出。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 2D网格比1D更适合作为推理的表示方式
    • 支持理由：2D是人类推理的自然形状，更易推广到3D等。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 这种技术不是用于转化为产品的，而是可能影响现有产品
    • 支持理由：ryunuck回复stunbots时表示会将所有产品化为尘埃。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 基于细胞自动机特性，NCA模拟器可能解锁AGI
    • 支持理由：ryunuck认为细胞自动机“自我激励”的特性有这种可能。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Its_not_a_tumor：Great stoned thought, anything else to add?”
    • 亮点：以诙谐幽默的方式回应原帖想法。
  2. “🤔 ryunuck：2D是人类推理的自然形状：石碑、纸张、手机、屏幕等。”
    • 亮点：用常见事物解释2D网格与人类推理的关系。
  3. “👀 ryunuck：Based on the fact alone that cellular automatons are "self - energizing" I do think a NCA simulator in the bottleneck could unlock AGI.”
    • 亮点：提出细胞自动机与解锁AGI的大胆设想。
  4. “😂 Ahmatt：Indeed. We are definitely at the stoned ape NFT phase of AI work…”
    • 亮点：幽默调侃AI工作状态。
  5. “😊 Fluffy - Feedback - 9751: My 5 yr old thanks you for this explanation 😌”
    • 亮点：表达对详细解释的认可。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者在理性探讨原帖的想法，从不同角度表达认可、兴趣或者进行技术分析。主要分歧点在于个别不礼貌的言论，如“Are you schizophrenic”这种冒犯性回应，这可能是个别用户的不当行为，与整个讨论的理性积极氛围相悖。

趋势与预测

  • 新兴话题：NCA模拟器解锁AGI的设想可能会引发后续更多关于人工智能发展方向的讨论。
  • 潜在影响：如果关于NCA在LLMs中实现推理的技术发展成熟，可能对人工智能相关领域产生巨大影响，改变现有技术格局。

详细内容：

标题：关于在LLMs中通过神经细胞自动机（NCA）实现推理的热门探讨

最近，Reddit上一则关于在LLMs中通过神经细胞自动机（NCA）实现推理的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了一个视频链接（https://v.redd.it/226xt4xih32e1/DASH_480.mp4?source=fallback），吸引了众多用户参与讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在NCA在LLMs中的应用可能性、潜在优势以及面临的挑战。有人认为这是一个极富创意的想法，比如有用户表示：“有时候这就是激发他人灵感所需要的一切，说不定有人能真正完成这个‘甜甜圈’。” 但也有人提出质疑，比如有人问：“那你从哪里获取数据集呢？”

有用户[ryunuck]进行了深入的分析和阐述。他指出，研究发现NCA在某些方面展现出独特的能力，例如无需使用数据集就能自行组织高度定制化的表示。他还设想利用现有的大型解码器LLM作为损失函数，以解决数据和模型训练的问题。同时，他认为2D的NCA更符合人类的自然推理形状，并且有可能推广到3D的体素NCA。然而，这一设想也面临一些技术挑战，如梯度流、信息路由和收敛保证等。

用户[Fluffy-Feedback-9751]通过Claude API对[ryunuck]的评论进行了分析，认为其观点有很多精彩之处，但也指出了一些需要考虑的技术难题，并建议可以从更简单的概念验证入手。

还有用户觉得这个概念非常酷，但希望能有更简单易懂的解释。也有人直接质疑提出者是否精神分裂，不过提出者表示愿意倾听对方不喜欢这个概念的原因。

总之，关于在LLMs中应用NCA的讨论充满了各种观点和争议，是一个具有极大探索空间和不确定性的话题。未来，我们将拭目以待这一领域的发展。