2025-05 智能的精度和稳度

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今年是AI Agent元年，在AI编程助手这个赛道，好几家独角兽已经高调宣布了ARR数字，VSCode的Cline插件也开始打造MCP生态。而在通用工具Agent赛道，这两天Manus也是颇受关注。上一篇 文章 从输入和输出的角度粗略的把人工智能的应用分成了四类：H2H, H2W, W2H和W2W，今天从另外一个角度讨论人工智能应用的需求。 现在的大语言模型，假设每一步从约十万token中挑选一个，每秒100个token的计算速度。由于语言的表达多样性和语义等价性，每一步不是只有一个token正确，而是从多个“词语 轨迹 ”中选择，假设平均有100个可行token，那么每个选择需要百分之一的精确性，而大语言模型就是一个每秒决策100次，每次精确性好于百分之一的智能机器。 我们可以对比之前的一些人工智能应用，我们先看看人脸识别，现在NIST人脸识别 测试在一千两百万的人脸库中进行 1:N ………………………………