只有基于数字图像的AI新范式，元宇宙才可能成功

会主导的宗教改革举例。以前的教不会铁血、强大、，罗宾逊·天主教教不会何以对抗？因为罗宾逊·天主教教不会开动了古登堡的装订系统设计，这个装订系统设计使得罗宾逊·天主教教不会发表的任何内容、任何挑战教不会和枢机主教的意见，都能迅速地在整个国家传导。而在装订术发明人前，正因如此国家境内余卷不过三万册，而且都有手抄本。可以知道，古登堡装订术的问世，对本能的有机体有数中华文明、专业知识、政治社不会秘密组织型态的技术革新都有极大的促进作用。这就是载体的极为层面。

回望载体变革史，从报社、广播、电视、的网络、移动的网络到今天的VR/AR，可以很难以推断出，当一个载体因为上新技术驱使遭遇巨大变化的时候，它创造了大量的工商业商业价值、上原先产业自营，以及上原先工商业不道德和工商业形式。

2、载体的战将型态

我们今天要思考的是载体有机体的形式化。载体被上新技术液压之后，它解决问题的核心问题是什么？第一，电子邮件体积。第二，可得性。

电子邮件体积总括载体的能量密度，即在极小一段时间内所传导的电子邮件的充沛以往。用电邮、用广播和用影片发送电子邮件，电子邮件的承载量毫无疑问有很大差异。对本能来知道，最理想的电子邮件能量密度是什么呢？是接近我们本质的特别，我们看着的山、看着的流水、看着的我们工作或休闲的环境，它的电子邮件体积对本能就是最友好的电子邮件体积。从这个角度来讲，我们可以思考为什么VR不会极为重要，为什么沉浸式不会愈发如此极为重要。

可得性（载体效能）指一段内容的给与效率，有数载体的采购效率、发行效率、纸币效率、给与效率、一段时间效率、认知效率。假设今后不不会显现出来脑机接口的前提下，那么可得性的完美就是AR。相比之下来知道，上新技术技术革新促进载体技术革新，载体好像从较差电子邮件体积向高电子邮件体积转变，载体效能好像从较差到高有机体。

在下图中会，我们可以看着载体有机体的总趋势。在极小的一段时间中会的其战将就是VR跟AR的融合，一个MR或者XR，我们通过这种载体机器既可以得到较高的电子邮件能量密度，同时又可以获得极大的电子邮件效能。

3、元生命体的载体

载体是一门很极为重要的生一物科学，载体的正则表达式巨大变化不会直接影响本能社不会的其他正则表达式造成了巨大变化。从狭义上知道，载体就是电子邮件的载体，而从广义上讲，载体就是我们贫困的内部空间、环境，是我们跟其他任何本质（人、一物、专业知识）交互的编辑器、渠道。载体的商业价值就在于本能的工商业不道德（结算）都通过载体遭遇。

那么元生命体的载体是什么呢？它应该是由上新技术创上新促进的3D沉浸式的载体。PC的网络和移动的网络在以前几十年间将载体抽象到了完美，把效能改善到了完美。元生命体或许是把的网络的载体具像改善到完美，极其真实地量化本能的本质环境，容纳更加多的工商业活动和不道德。

三、Web3的两个根基

Web3有两个很极为重要的根基，一是歧见，二是社不会网路基本概念。

关于歧见。举例来知道，为什么灵长类动一物能打赢尼安德特人？灵长类动一物和尼安德特人都是南方蜥脚类 Lucy 的后代，大约6始新世，灵长类动一物进到西非开始进军尼安德特人，就此灵长类动一物击退了尼安德特人。从天赋类型来知道，尼安德特人更加矮小、脑容量较小、视觉能力更加强。有一种相符合是，从灵长类动一物的骨骼型态来分析，灵长类动一物的语种能力更加强、形式化能力更加强、社不会类型更加强。归根到底，语种、形式化思维、SNS性都是解决问题社会性歧见问题，使社会性更加有力量。早先有研究知道明，因为有了的网络和移动的网络的实际上，本能的有效SNS覆盖面可以从150人不断扩大300人。可以知道，SNS网路的实际上大幅改善了SNS效能。歧见不会造成了更加大的商业价值。比如数字货币，去年高点的时候从未成型了一个3万亿美金的股东权益市场竞争。这个外面很难其所，你知道它商业价值何在？首先歧见给了它的商业价值，从0成型一个3万亿美金的股东权益商业价值。

关于社不会网路基本概念。我们不会推断出Web3的型态更加多种不同于高效、高信任感的社不会网路基本概念的技术革新，往小全球的网路基本概念来技术革新。从以前农牧时代本能最落后的较差效的洞穴的基本概念，到我们今天一般来说的大全球基本概念，今后小全球的基本概念，它愈发效能更加高，愈发结算效能更加好。

四、元生命体上新技术的上新正则表达式

摘要简述一下元生命体上新技术的上新正则表达式。

第一，计算机的AI上新正则表达式。自2014年开始，CNN开始横扫整个人工智慧的各个领域，Deep Learning成为了上新正则表达式。相对于这个正则表达式，以前我们用的各种人工智慧的正则表达式都愈发不堪大用。以前一个全球顶配的生一物科学界的制作组，用斧头长矛想到出来的外面，都不相上下一个今天的学生制作组用上新正则表达式想到出来的外面，这就是上新技术正则表达式革命胜利随之而来的极为重要直接影响。所以，我们看着CNN、LSTM、BERT、Transformer、GPT，越来越有机体，越来越活跃。所以，上原先上新技术正则表达式导致了总括的创上新。

举例来知道，不久前OpenAI发布的句法生成缩放系统设计DALL-E 2，如果给定一段句法：An astronaut + lounging in a tropical resort in space + in a vaporwe style（一个航天飞机+在太空热带度假悠哉地身后+内燃机波古典风格），DALL-E 2就不会生成如下缩放：

这不是立体化的拍下调为出来的，也不是用多张拍下的，这是机器思考了语义之后定时生成的。机器要有极小的电脑去思考单个对象以及对象之间的建立联系，从中会我们可以思考，这种正则表达式从未不是以前很多开发者遵循的正则表达式，计算机从未从一些计算机系统性的插值转向了人工智慧，不会造成了正则表达式插值。

第二，3D计算机的AI上新正则表达式。以前我们看着，整个3D冷却系统无非是用玛雅人、3DMAX、C4D、Blender去创造、去建模、去COM、去动组、去液压、去动画……现代的插值，诸如光栅、光追、Mesh等借助于起了现代的采购冷却系统。而当下，我们并不需要警惕的是3D GAN，有数神经细胞场三维NeRF，或许有更加大的潜力不会颠覆现代的3D计算机的冷却系统。我显然，AI正则表达式一定不会取代微分正则表达式，当然微分正则表达式也不一定不会几乎消失，很显然是两者长期共存。另外，微分正则表达式今后显然还不会变成AI大正则表达式下的小补充。

英伟达上三村了Instant NeRF的系统性科学论文。下图下方是34张缩放训练的一个较复杂的神经细胞场三维。只并不需要34张缩放，三维出来的能量密度就极好。另外，这个基本概念的训练，显然最多只并不需要几分钟。右边它想到了基本概念训练的案例，像这样恰当的基本概念几秒钟就可以训练出来，就可以去想到各种多种不同一物体的三维。

结语

我们显然只有基于上原先上新技术正则表达式，元生命体才有显然事与愿违。因为以前的正则表达式，我们推断出它从未有点穷途末路了。英伟达提出一个方，如果要让我们在今后元生命体中会的面的体验感媲美本质情景，并不需要把算力改善多少倍？并不需要把算力于是又改善100万倍。所以，现代的冷却系统是不可为继的，我们必须有上原先冷却系统。就像Deep Learning今天制霸了整个人工智慧各个领域一样，我们显然今后整个元生命体的计算机的根基也不会由人工智慧的正则表达式来主导。

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