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Nature 热议论文证明「语言不是思考工具」，LLM 可能要学不会推理了？

 

重点标签 AI社区、语言与思维、大模型、Super App、GPU集群

文章摘要

本期机器之心PRO会员通讯关注了三个AI与机器人领域的热点问题。首先，MIT和UC伯克利的研究者在《Nature》上发表的论文《Language is primarily a tool for communication rather than thought》引发了AI社区的广泛关注，该论文提出“语言不是用于思考的工具”，与乔姆斯基等人对大型语言模型（LLM）的批判相呼应，引发了对LLM推理能力的讨论。其次，通讯探讨了Super App的发展现状，分析了英伟达股价的波动、大模型的商业化潜力以及面临的技术难题。最后，通讯深入剖析了构建10万卡GPU集群的成本、性能优化、稳定性和可持续发展问题。

摘要：

1. 语言与思维的关系：MIT和UC伯克利的研究者在《Nature》上发表的论文提出，现代人类的语言主要是交流工具，而非思考工具。这一观点与Yann LeCun和乔姆斯基对LLM的批判相呼应，引发了对LLM推理能力的讨论。论文从神经科学角度提供了证据，认为语言对思维的影响有限，而乔姆斯基则强调人类大脑与机器学习模型的根本区别。

2. Super App的发展：尽管Super App的概念备受关注，但至今仍未出现成功的案例。英伟达股价的波动引发了对人工智能泡沫的讨论。通讯分析了大模型的商业化潜力，探讨了PMF理论在大模型时代的适用性，以及大模型应用的盈利能力和关键指标。

3. GPU集群的构建与优化：通讯深入剖析了构建10万卡H100 GPU集群的成本、性能优化、稳定性和可持续发展问题。讨论了如何压榨GPU集群的性能极限，以及如何在成本与性能之间找到平衡点。

本期通讯还包含了26项AI与机器人领域的要事速递，涵盖了技术、国内和国外方面的最新动态。通讯总计2638字，提供了10%的免费试读内容。

重点讨论：

– 语言与思维的关系：论文《Language is primarily a tool for communication rather than thought》提出了语言与思维关系的新视角，引发了AI社区的热议。研究者通过神经科学证据，论证了语言作为交流工具的角色，并对LLM的推理能力提出了质疑。

– LLM的推理能力：Yann LeCun和乔姆斯基等学者对LLM的批判，指出了LLM在理解、记忆、推理和规划方面的局限性。他们认为，仅通过语言构建的智能系统是不足以实现真正的智能。

– Super App的挑战：Super App的发展面临着技术、商业和市场等多方面的挑战。通讯分析了英伟达股价波动背后的原因，探讨了大模型的商业化潜力和面临的技术难题。

– GPU集群的构建与优化：构建大规模GPU集群需要考虑成本、性能、稳定性和可持续发展等多个因素。通讯深入讨论了如何优化GPU集群的性能，以及如何在成本与性能之间找到平衡点。

本期通讯为AI与机器人领域的专业人士提供了深入的分析和见解，帮助读者更好地理解当前的技术趋势和挑战。

文章来源

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原文作者: 机器之心