RAG和外置记忆库不是未来

这两天我开始学习深度学习，明白了神经网络本身其实就是一个输入向量、复合函数以及输出向量组成的一个函数系统。于是回到我夏天的ALICE项目中，为什么我用外置记忆库、RAG等手段让我感到那么难受，就是因为这种架构本身就是很可笑的。

苦涩的教训依然深刻地存在于当下的AI发展中，那些过度人为干预的行为方式，如专家系统、RAG、记忆库、PROMPT等，注定是死路一条。

因此，如果我们的目标是创造通用人工智能，那么神经可塑性一定是一个不可忽视的因素。我们必须引入更加严苛的条件，重新定义图灵测试。