我们早就在想
如何不主动地杀人
不用遥控器 去做艰难的决定
甚至不必亲口说出——“解决那个问题”
而像个局外人
观看成群的犬与鹰
作困兽斗
就当作数字孪生的世界
正在发生Agents战争
另一些人则关心
如何预训练 两张生成对抗网络
噪点背后 几只怪鸟
静默滑行 拟合蜂群的轨迹
或召唤视域之外的火
令梯度急剧下降
我们重新制造了感知机
冰封住万亿参数
但愿控制论的余绪
庇护着有意识的存在者 最后存在
至于历史
如果抽离凡尔登、巴赫穆特的经验
电路板是无感的
再抽离马革裹尸 或老兵不死
这种前现代的,悬浮的抒情
战壕里的血和泥 耗散了谁的体温?
可以凭吊的现场,无非
芯片、齿轮和传感器的骨节 散落沟壑
泛着金属光泽
在热成像的残影里
如何不主动地杀人
不用遥控器 去做艰难的决定
甚至不必亲口说出——“解决那个问题”
而像个局外人
观看成群的犬与鹰
作困兽斗
就当作数字孪生的世界
正在发生Agents战争
另一些人则关心
如何预训练 两张生成对抗网络
噪点背后 几只怪鸟
静默滑行 拟合蜂群的轨迹
或召唤视域之外的火
令梯度急剧下降
我们重新制造了感知机
冰封住万亿参数
但愿控制论的余绪
庇护着有意识的存在者 最后存在
至于历史
如果抽离凡尔登、巴赫穆特的经验
电路板是无感的
再抽离马革裹尸 或老兵不死
这种前现代的,悬浮的抒情
战壕里的血和泥 耗散了谁的体温?
可以凭吊的现场,无非
芯片、齿轮和传感器的骨节 散落沟壑
泛着金属光泽
在热成像的残影里
注释:
生成对抗网络(GAN):深度学习领域的一种生成模型,让生成器,判别器相互竞争,生成非常逼真的数据;
梯度下降:一种迭代优化算法,在深度学习中用于最小化损失函数;
感知机:1957年由Rosenblatt提出,一种模拟生物神经元的早期神经网络模型。
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