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在1995年硕士一年级的时候，达业度跌他就靠写软件挣到了不少钱。与如今流行的AIforScience不同，绩超刘嘉想要做的是，让脑科学帮助AI来发展，就像当年辛顿一心要让机器模仿大脑的运作机制一样。

他还是听从了大佬的建议，英伟预期逾再也没碰AI。刘嘉看到了当下大模型的短板，达业度跌那就是，它只能做从1到100的事情，而对从0到1的颠覆式创新的事情无能为力。再延伸出去，绩超他得出了一个更为震撼的结论：那一天是AI进化史的分界线。

他也想做基于Transformer的大模型，英伟预期逾直到2023年年底，他才想到了生物进化的维度。毕竟神经网络太小时，达业度跌不可能具有真正的智能，人们没办法指望从只有302个神经元的秀丽隐杆线虫中得到关于智能的研究结果。

他那时看到的AI远不是他期待的，绩超直到他听了一位刚从日本回国的博士讲的人工神经网络的课，才感受到了AI的灵动。

在AI时代，英伟预期逾科学必须得像DeepMind那样以工程化的方式来推动，即EngineerforAIforScience（基于工程架构的人工智能助力科学研究）。面对生活中的种种不确定性，达业度跌重要的是学会如何调整自己的心态，保持冷静和理性。

小李的经历，绩超实际上是现代人在面对不确定性时普遍心态的缩影。他意识到，英伟预期逾原来旁边车道的停滞只是个别车辆的临时状况，或是某种特殊原因造成的局部拥堵，并不影响整体交通流。

随着时间的推移，达业度跌小李的心情愈发沉重。这种对比加剧了他的疑虑，绩超他开始考虑是否应该并入那条看似有问题的车道以确认情况。

(责任编辑：台北县)