DeepMind 的 Gemini：强化学习推动的 Transformer 进化

超越 Transformer：RetNet、Gemini 和对真正 AI 的追求

Transformer 架构彻底改变了自然语言处理 (NLP) 领域，为 GPT-4 和 BERT 等模型提供了支持。但它的统治地位可能会受到新兴架构和学习范式的挑战。本文探讨了两个这样的竞争者：RetNet 和 Gemini，以及它们对 AI 未来的影响。

RetNet：革命性的优化

RetNet 作为 Transformers 的继任者，专注于优化计算密集型的训练过程，而不是从根本上改变架构。虽然它提高了效率，但它仍然依赖于 Transformer 的核心原理。

强化学习：模仿人类的理解

与传统的监督式和非监督式学习不同，强化学习 (RL) 不依赖于标记数据。相反，代理通过与环境互动进行学习，积极行动会得到奖励，消极行动会受到惩罚。这种反复的“反复试验”过程反映了人类的学习，使 RL 成为实现真正智能 AI 的有希望的途径。

DeepMind：强化学习大师

AlphaGo 和 AlphaZero 背后的公司 DeepMind 是强化学习领域的巨头。他们的 AlphaZero 完全通过自我对弈进行训练，在没有任何人类数据的情况下在围棋比赛中取得了超越人类的表现。这证明了强化学习在学习复杂策略和解决复杂问题方面的强大能力。

双子座：语言与决策的融合

DeepMind 的最新项目 Gemini 旨在将 GPT-4 等语言模型的优势与 AlphaGo 的决策能力结合起来。这种混合模型将在需要理解和生成类似人类的文本以及战略规划和解决问题的任务中表现出色。

AGI 竞赛：新前沿

Gemini 代表着向通用人工智能 (AGI) 迈出了重要一步，通用人工智能是一种能够执行人类所能执行的任何智力任务的系统。OpenAI 的 GPT-4 与 DeepMind 的 Gemini 之间的竞争凸显了该领域的快速进步。虽然 Transformer 模型取得了巨大成功，但 RetNet 和 Gemini 等架构表明，人们正在不断寻求创建更通用、适应性更强的 AI 系统。

结论：

人工智能的进化由持续创新推动。RetNet 和 Gemini 代表了两种不同的方法，它们将突破 Transformer 的界限。它们最终能否成功推翻王者宝座还有待观察，但有一点是肯定的：真正智能的人工智能的竞争正在升温。