具身大脑和人类大脑的本质区别

我们习惯于把大模型参数的数量和人类大脑神经元的数量做类比，这么一比，好像大模型参数过了千亿，就约等于进化出了人类智能。

其实背后有着本质的区别，

大模型参数是死的，人类神经元脑细胞是活的。

人的一生中，大脑神经元全程动态变化，新生、凋亡、突触连接断开强化……时时刻刻都在重塑，没有静止状态。

最典型的就是突触强化，通过反复重复记忆、练习，让突触连接、变粗壮、递质释放更多、受体增多，连接固定。

而现在所有商用的具身大模型，只要定了版本号，参数权重就是锁死、固定不变的。所谓的版本更新，都是需要更多数据进行模型的离线训练。

人类的大脑一般都是越学越聪明，而训练的模型，有可能一代不如一代。

至于所谓“自学习”的模型，很多都是知识库、上下文记忆，或者体现在辅助工具skill的动态调整上。

未来有没有可能出现新的模型范式，可以动态参数调整、在线微调，让机器人能够“干中学、学中干”呢？可以省去很多数据采集离线训练的麻烦。

也许是下一个机会。

最后，说个不开心的事情给大家开心一下，今天早上我的大脑神经元连接估计搭错线了，一脚油门跑到了中关村，发现没带书包电脑，看导航回去取来回得两个小时……我原地emo了十分钟都不知道该咋办……为啥昨天手贱把背包拿回家呢？我是以为自己会加班还是咋滴？

所以这篇小文是大拇指摁出来的……