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新智元公眾號上提到，「它在模擬複雜場景的物理效果上可能會遇到難題，有時很難準確地理解特定情境下的因果關係。」

為什麼會如此？

這不得不說到沒有數學模型的數據規律就得靠吃入大量數據，從中在前後時間的畫面做標籤，產生頻率，最終獲得高頻率的因果關係圖片！

這也難怪Altman需要大量GPU‼️

沒有先為數據做每幀(frame)前後排序規律的數學模型，就得靠經驗，也就是大量數據產生正確率的一次次試驗。這非常吃硬體！就表示非常耗能。

反觀真正做完數據規律的數學模型，能降低對硬體的高度依賴狀態！

所以看似現在生成式AI大行其道，根本問題沒解決，發展下去對能源的需求可不是直線增加，也不是倍數增加，很可能是指數的時間次方，那就很危險了⚠️

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這樣說來，還不如數學AI。有憑有據：

1. 有分析方法
2. 有分析結果
3. 能夠被驗證

沒有黑盒子，數據規律可以用精準數學模型表現。試問，現在的主流AI，還要納AI晶片的硬體，成為產業鏈，說什麼大缺晶片。這不就是生成式AI過於耗能的證據嗎？

或許我無法讓AI數據分析做幾何，但各有優缺是不可否認的！至於當數學AI成為數據庫的核心後，生成式AI再疊加上去，這樣的AI可能會比現在的AI更好！更節能！

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幾何AI是將幾何證明的邏輯判斷寫成AI來判斷。

能做到符號的推理與判斷，不等於能為數據規律建造精準的數學模型！

雖然我們常說數學就是有數學式就會有圖，有圖與數學式就能做數學證明，但是數字規律卻很難，如果不是有AI數據分析在分享與推廣，主流的AI仍然是將使用者埋在黑盒子裡的做法，讓所有人相信他們的AI。

1. 他們不公開使用了哪些數據去訓練大型語言模型
2. 他們公開來源，但同樣沒有公開他們用了什麼數據做訓練，甚至他們搞了微調也不會詳細公開。

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AI開始解決數學能做到的問題

人類用已知的數學問題來檢測AI的設計能不能做到！

這不表示AI就能「為真實數據建造出精準數學模型」！因為思路不到位就無法破解，得到數據規律的數學模型！即使人類與AI都用了數學符號在推理，也做不到！

原因也很簡單！

數據的數字規律，存在隨機！
符號無法表現數字隨機的特性！除非人類將特定數字集的機率模型建造出來！

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台股大盤近三個月每日收盤指數經AI精準分析得到9條趨勢。觀察可發現去年11月前開始購入台股大盤同向走勢之股票，在去年下半年可賺得一波。

在短期的趨勢上則能持續在去年12月有著不錯的收盤指數差距。雖然2024年1月上旬每日收盤指數下跌，在做空上也能有一波獲利。2024年1月19日開始出現大幅度向上跳空，目前呈現上漲趨勢。

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