GPT 的致命缺陷？Google 新论文揭秘 AI 的“隧道视野”与被遗忘的“上帝之眼” скачать в хорошем качестве

GPT 的致命缺陷？Google 新论文揭秘 AI 的“隧道视野”与被遗忘的“上帝之眼”

统治 AI 界的 GPT 模型竟然天生带有“视力缺陷”？我们是否走错了通往 AGI 的道路？这不再是简单的参数竞赛！本期视频，我将深度解读 Google DeepMind 的重磅研究《T5 Gemma 2》，揭示目前主流 Decoder-only 架构基因里的“隧道视野”(Tunnel Vision) 危机。我们将见证经典的“编码器-解码器”(Encoder-Decoder) 架构如何通过 T5 Gemma 2 王者归来，找回 AI 失落的“上帝视角”，并开启端侧智能的新纪元：它如何以小博大，结构如何战胜规模？ Do the GPT models ruling the AI world suffer from a congenital "vision defect"? Are we on the wrong path to AGI? It's no longer just a race for parameters! In this video, I dive deep into the groundbreaking Google DeepMind paper on "T5 Gemma 2" to uncover the "Tunnel Vision" crisis embedded in the genes of Decoder-only architectures. We'll witness the return of the classic "Encoder-Decoder" structure, reclaiming the "God View" for AI and opening a new era of on-device intelligence. How does structure beat scale? Let's find out. ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🕒 本期视频章节 | Chapters: 02:03 - 不仅是“说”，更要“看” 07:00 - 找回被遗忘的“上帝之眼” 10:09 - T5 Gemma 2 的“心脏手术” 12:38 - 以小博大的奇迹 14:29 - 未来的 AI 不再是昂贵的玩具 16:01 - 系统1与系统2——AI 的终极进化 ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 📄 核心内容 & 关键词 | Key Content & Keywords: 隧道视野 (Tunnel Vision): 为什么主流的 GPT 类模型像是在漆黑隧道里拿着手电筒走路？我们深入分析了“自回归” (Auto-regressive) 机制导致的单向局限性与“漆黑的虚空” (Pitch Black Void)。 We explore why mainstream GPT models act like they are walking in a dark tunnel with a flashlight, analyzing the limitations of the "Auto-regressive" mechanism and the "Pitch Black Void". 上帝视角 (God View / Encoder): 编码器如何通过“双向注意力” (Bidirectional Attention) 一眼看穿全局？它如何将“空间”理解还给 AI，而不是强行压缩成“时间”。 How does the Encoder utilize "Bidirectional Attention" to see the whole picture instantly? We discuss how it restores "spatial" understanding to AI. T5 Gemma 2 架构 (T5 Gemma 2 Architecture): 揭秘 Google 如何通过“合并注意力” (Merged Attention) 和“绑定词嵌” (Tied Embeddings) 对模型进行“心脏手术”，实现 Read before you write。 Unpacking how Google performs "heart surgery" on models using "Merged Attention" and "Tied Embeddings" to achieve "Read before you write." 系统 1 与 系统 2 (System 1 vs System 2): 结合卡尼曼的经济学理论，分析 AI 如何从直觉式的“快思考” (GPT) 进化为深思熟虑的“慢思考” (Encoder-Decoder)。 Applying Kahneman's theory to analyze AI's evolution from intuitive "Fast Thinking" (GPT) to deliberative "Slow Thinking" (Encoder-Decoder). ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🔔 订阅并加入我的会员 | Subscribe & Join my membership! 你认为未来的 AI 是会越来越大，还是会像 T5 Gemma 2 这样走向“小而美”的端侧智能？在评论区分享你的看法！ Do you think the future of AI lies in massive scale or in "small but smart" on-device models like T5 Gemma 2? Share your thoughts in the comments below! 如果你喜欢本期内容，请不要忘记点赞、分享，并【订阅】我的频道，开启小铃铛，第一时间获取关于前沿科技的深度解析。 If you enjoyed this video, please like, share, and SUBSCRIBE for more deep dives into our technological future. 👉 支持我持续创作 | Support My Work: 加入我的会员频道，提前观看视频并获得专属福利！ Join my channel membership to get early access to videos and exclusive perks!    / @wow.insight   ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 论文链接，请点击会员贴：    • Запись   ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ #AIAgent #T5Gemma2 #GoogleDeepMind #EncoderDecoder #LLM #FutureofAI #OnDeviceAI #ArtificialIntelligence #System2Thinking #Transformer #人工智能 #大语言模型 #深度学习 #谷歌 #端侧智能 #科技解析