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能看、听、说的 AI 系统通常组合多种输入表示和输出能力。
与 AI 一起思考，可以让它提供不同解释、反例和检查问题。
训练改变模型参数，推理通常使用已有参数计算输出。
AI 未来能力取决于算法、数据、算力、工程与社会选择等因素。
生成过程可能从多个候选中选择，因此相同问题可以产生不同回答。
数据价值不仅取决于数量，还取决于质量、覆盖范围与任务相关性。
掌握基础知识，才能发现 AI 的错误、提出更好的问题并理解结果。
AI 的“记忆”可能指当前上下文、应用保存的信息，或训练形成的参数知识，这些不是一回事。
语言模型可能生成看似合理但错误的内容，常称为幻觉。
