Mastodon 上的一场讨论提出，预训练的大型语言模型（LLMs）在现实世界的公司应用中表现不佳，因为它们缺乏类似于人类记忆组织结构的“海马体”。这种观点认为，虽然大型语言模型拥有用于处理的“皮层”，但它们缺少能够有效执行复杂业务任务的关键记忆和学习组件。这一类比突显了当前大型语言模型架构中潜在的结构性限制。 AI
影响 这一观点表明，由于缺乏类似记忆的能力，当前的大型语言模型可能在复杂的业务任务中遇到困难，这可能会指导未来的研究方向。
排序理由 该集群包含讨论大型语言模型局限性和亚马逊商业行为的观点文章，而不是直接发布或重大行业事件。
在 Mastodon — fosstodon.org 阅读 →
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →
🤖 Pretrained LLMs are a "cortex" with no "hippocampus," and I think that is why they fail on real company work. Here's an argument I've been chewing on: the reason pretrained LLMs fail on real company work is structural, and it maps cleanly onto how human memory is organized. Tre…
📰 ‘We were at their mercy’: inside the Amazon tactics that hiked prices across the internet Internal emails revealed in court and interviews with ex-employees describe how Amazon’s practices drove up prices for competitors like Walmart and Target. Amazon denies price-fixing claim…