日本AI，失去的不止三十年
日本AI，失去的不止三十年2019年，有两件事一直困扰着孙正义：软银的投资失败，以及日本科技的落后。
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9924 点击 2024-05-10 10:58
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2019年，有两件事一直困扰着孙正义：软银的投资失败，以及日本科技的落后。
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众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象：不同的参数值可以得到相同的损失值。这种现象可以通过参数空间对称性来解释，即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。基于这一发现，传送算法（teleportation）被设计出来，它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。尽管传送算法在实践中表现出了加速优化的潜力，但其背后的确切机制尚不清楚。
20 世纪 90 年代，长短时记忆（LSTM）方法引入了恒定误差选择轮盘和门控的核心思想。三十多年来，LSTM 经受住了时间的考验，并为众多深度学习的成功案例做出了贡献。然而，以可并行自注意力为核心 Transformer 横空出世之后，LSTM 自身所存在的局限性使其风光不再。
进入 2024 年，AGI 领域的投融资热度明显下降。 当模型层的技术边界仍未清晰界定，全球 AI 相关的流量红利开始逐渐消解，而一些 PMF 发生在了大厂，大厂追赶创业公司的时间周期缩短到数周时，对于创业者而言，快速构建自己的业务壁垒就更为关键。这同样也是 AGI 领域投资人不得不思考的难题。
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