當前的機器人模型確實突顯了人腦的高效程度。 機器人模型相對較小（低十億參數），僅存儲一秒的上下文，並進行100毫秒的推理步驟。 相比之下，人腦有100萬億個突觸（大致相當於參數），以每秒24幀的速度處理，同時考慮數小時的先前上下文。 那麼，我們如何期望在所有這些維度上（在推理計算方面相互權衡）同時獲得數量級的改進呢？ 我們又如何解釋大腦中發生的事情？這更像是軟件優勢還是硬件優勢？ 與@svlevine的完整劇集現已上線！