… 如果他们现在削减研发以专注于产品化一些半成品，他们将无法开发那些可能带我们走向人工通用智能（AGI）的新发明。当我曾在谷歌X实验室的机器人部门工作时，我是被雇佣到最后一支研究团队的残余人员中，而该团队在我入职六个月后就被解散了（我被调到了硬件测试工程师的岗位）。我们小组真的很想研究多指夹爪，但我们被否决了，因此机器人只能用两个指针夹爪来完成所有任务。这在研究中是可行的，但在现实世界任务中完全不适用。它甚至无法操作喷雾瓶，而他们却认为它能帮人们打扫卫生！[1] 我最近经常分享这个故事，但我非常认同Yann LeCun关于自回归方法局限性的观点。作为一名机器人工程师，我对大语言模型（LLMs）受到如此多的关注感到沮丧，尽管它们存在严重的局限性，使其难以解决机器人领域一些最重要的问题。 https://youtu.be/1lHFUR-yD6I
源讨论谷歌DeepMind从研究实验室转向AI产品工厂原帖 138 条评论 · 导入时统计我担心这又会是另一家Everyday Robots或Boston Dynamics。谷歌是由经理们统治的，而不是有远见的人。他们的策略是“试试看，四年之后如果不行就取消”。他们在很多情况下都这么做了。因此，DeepMind的取消早已是迟早的事。几年前，谷歌的一位高级经理曾谈到通用人工智能（AGI），他说最有可能在DeepMind出现。但当前的大型语言模型（LLM）热潮却出现在其他地方。很可能是经理们对DeepMind感到失望。
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
顺便说一句，Sustkever 曾公开表示，Transformer 足够实现通用人工智能（AGI）：https://www.youtube.com/watch?v=kW0SLbtGMcg&t=33s
完整原文> 我担心的是，管理者们有错失良机（FOMO）的恐惧，想要尽快推出产品，尽管技术还不成熟。 这就是情况。考虑到 ChatGPT 在安全性和幻觉方面遇到的限制，谷歌本应该说“我们正在开发一些很棒的东西——请稍等”，然后继续努力，而不是让前产品首席执行官迫使他们现在就发布，即使演示视频中有一半是假的。
完整原文我用 ChatGPT 进行网络搜索已经有一年了（或者自从必应浏览功能可用以来），我还没有遇到过基于网络搜索结果的幻觉。可能是谷歌在这方面的表现并不好。
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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