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那是因为你没学会 神经网络的实质是information compression 在足够高的维度下通过back prop找到的任意local minimal 竟然都是足够光滑且紧致的low-dim subspace manifold 这就是为什么chatgpt能说人话,以及fsd可以开车的根本原因: 所学子空间中,任意两点(训练数据)连线的中点(推理任务)都恰好落在目标集合之内,well-behaved 深度学习本质是拓扑,而不是代数
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