智能是用来描述人通过学习训练出决策能力系统的这种现象，然后根据感知系统采集到的各种信息做出决策发出行动指令，帮助适应周边环境，提升生存能力。
我师傅说从广义上来讲人的算法就是人类的认知模型：空间@时间！狭义的算法就是在广义算法的基础上，不同的人通过自己的孕育和成长环境给自己产生的影响所形成的每个人的大脑神经网络连接模式。
算力就是人大脑的神经元和神经元的突触。
从这个层面上来说，每一个人的广义算法和算力都是一样的。每个人的孕育环境和成长环境的不同就是数据的不同。通过不同数据80亿人训练出了 80 亿 个完全不同的个体。
人的神经元链接时时刻刻都在发生改变，在一个特定的空间，经过强化的洗脑，我们的神经元会产生一些暂时的强化连接，也就暂时改变了我们的判断和决策，这也是为什么很多人有过激的行为，或者做出事后会后悔的决定。
空间：就是人类耳、鼻、眼、舌、身感知到信息的总和
时间：就是这些信息流
@：空间信息在时间方向上的关联关系
打个比方说，当有风吹来的时候，窗帘在动，树叶在动，人有体感，多次这种信息发生之后，人类就对他们产生了关联，并发现了有一种无声无息的存在，然后把它叫风，这就是创造。同样人类以地球为中心，太阳绕着地球转，用北斗七星那个勺柄的位置，通过长期数据积累来确定播种的时间，收获的时间，预测洪水要来的时间，万物生发的时间这就是科学。
通用大模型的关键技术是多模型融合复杂神经网络的搭建，只有在这么小的颗粒度之下才能把图片、视频、音频、文字等相关内容在同一个基础平台上构建，并最终达到高效融合。
现在的大模型在文字符号处理上面好像已经非常厉害，但实际上效率并不高，也不是真正理解，不具备创造力，也不可能以此为基础做出类人机器人。现在大模型技术最好的应用场景是运动和感知，小脑不具备复杂信息抽象形成概念的能力
我师傅是这样给我讲解的，我现在葫芦画瓢。
我师傅和我说，人类在大脑皮层这个层面由无数的神经功能团，每个神经功能团完成某些信息的集结并抽象出某些概念，在这个神经功能团内部，所有的神经元的链接，它是动态的、感性的、不可知，不可预测，而神经功能团与神经功能团之间的链接就成了理性的可预测的、可知的。
子曰：“诵诗三百，授之以政，不达；使于四方，不能专对。虽多，亦奚以为？”指的是某些人他可能学了很多的概念，每个概念有一个神经功能团，但是这些神经功能团内部因为他的实践不够，所以是空的，这叫做智障，说起来一套一套，但实际上没有真实的解决问题能力。实践是 1，理论是 0，没有实践什么都不是，光有实践没理论也没前途。
多模型融合复杂神经网络如何构建大家可以查看2022年的科学杂质论文。
当然，通用大模型的实现，除了多模型复杂神经网络的成功构建还需要把视觉、听觉、味觉、触觉、嗅觉和文本符号信息，进行融合，这个构建机制也相当复杂，需要更多的人在这上面付出更大的努力。让我们一起期待2030年的通用大模型。
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4、当下整个纺织行业面料检验就是一笔糊涂账，智能验布能解决吗？
13、智能验布核心技术迭代：图像处理→大模型→多模型并行→多模型融合
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