只有基于图形的AI新范式，元宇宙才可能成功

托马斯·莱辛何以对抗？因为托马斯·莱辛停下了古登堡的印刷系统会，这个印刷系统会使得托马斯·莱辛刊发的任何以下内容、任何挑战教才会和枢机主教的对此，都能短时外内地在整个欧洲各国发送至。而在活字印刷发明人前，全欧洲各国北部藏书楼不过三万册，而且都是手抄本。可以时说，古登堡活字印刷的换用，对人类所的变异还包括中华文明、学问、政治社才会制度的组织形态的很高稳定性革新都有不小的主导关键作用。这就是表现形式的举足轻重性。

回望表现形式改革史，从周报、广播电台、电视、网际网路、移动网际网路到今天的VR/AR，可以很容易推断出，当一个表现形式因为很高稳定性正向遭遇变化的时候，它创造者了大量的金融业意义、上属于自己产业金融服务，以及上属于自己金融业使用暴力和金融业形式。

2、表现形式的终极形态

我们今天要思考的是表现形式变异的命题。表现形式被很高稳定性涡轮机之前，它彻底解决的核心问题是什么？第一，数据反射率。第二，可得性。

数据反射率关系到表现形式的能量密度，即在依赖于时外内所发送至的数据的丰富以往。用电话、用广播电台和用音频发送数据，数据的承载量赞同有不小差异。对人类所来时说，最理想的数据能量密度是什么呢？是接近我们现实的场合，我们看着的山、看着的水、看着的我们工作或休闲的环境，它的数据反射率对人类所就是最友好的数据反射率。从这个尺度来讲出，我们可以思考为什么VR才会举足轻重，为什么沉浸式才会显得如此举足轻重。

可得性（表现形式稳定性）指一段以下内容的获取成本很高，还包括表现形式的生产成本很高、发行成本很高、纸币成本很高、获取成本很高、时外成本很高、层面成本很高。假设未来才会不才会显现出脑机连接器的必要下，那么可得性的抵抗运动性就是AR。总体来时说，很高稳定性很高稳定性革新主导表现形式很高稳定性革新，表现形式总是从偏高数据反射率向很高数据反射率转变，表现形式稳定性总是从偏高到很高变异。

在下图中，我们可以看着表现形式变异的总趋势。在依赖于的时外里头其终极就是VR跟AR的融入，一个MR或者XR，我们通过这种表现形式方法既可以得到很偏高的数据能量密度，同时又可以获得不小的数据稳定性。

3、元黑洞的表现形式

表现形式是一门很举足轻重的生一物科学，表现形式的本体论变化才会严重影响人类所社才会制度的其他本体论显现出变化。从狭义上时说，表现形式就是数据的载体，而从特例上讲出，表现形式就是我们社才会制度生活的空外内、环境，是我们跟其他对人（人、一物、学问）交互的界面、渠道。表现形式的意义就在于人类所的金融业使用暴力（交易）都通过表现形式遭遇。

那么元黑洞的表现形式是什么呢？它应该是由很高稳定性创上新主导的3D沉浸式的表现形式。PC网际网路和移动网际网路在即使如此几十年外将表现形式一般化到了抵抗运动性，把稳定性大大提很高到了抵抗运动性。元黑洞说是是把网际网路的表现形式具像大大提很高到抵抗运动性，颇为单纯地拟合人类所的现实环境，容纳不够多的金融业举办活动和使用暴力。

三、Web3的两个基础

Web3有两个很举足轻重的基础，一是一致对此，二是社才会制度网路数学方法。

关于一致对此。一般而言，为什么智人能取得胜利尼安德特人？智人和尼安德特人都是北方古猿 Lucy 的后代，将近6古新世，智人走过非洲开始进击尼安德特人，最终智人击败了尼安德特人。从才智属性来时说，尼安德特人不够强壮、灵长类不够大、视觉并能不够强。有一种推论是，从智人的骨头骨架来分析，智人的语言并能不够强、命题并能不够强、社才会制度属性不够强。归根到底，语言、命题思维、社交性都是彻底解决群体一致对此问题，使群体不够有力量。之前有研究时说明，因为有了网际网路和移动网际网路的存有，人类所的必需社交需求量可以从150人扩展到300人。可以时说，社交网路的存有大幅大大提很高了社交稳定性。一致对此才会显现出不够加大的意义。比如数字货币，去年很高点的时候早就转转成了一个3万亿美金的资产美国市场。这个的路无法本体，你时说它意义何在？首先一致对此给了它的意义，从0转转成一个3万亿美金的资产意义。

关于社才会制度网路数学方法。我们才会推断出Web3的骨架不够好像很高效、很高信任感的社才会制度网路数学方法的很高稳定性革新，往小当今的网路数学方法来很高稳定性革新。从即使如此牧民时代人类所最停滞不前的偏高效的洞窟的数学方法，到我们今天比较复杂的大当今数学方法，未来才会小当今的数学方法，它显得稳定性不够很高，显得交易稳定性不够好。

四、元黑洞很高稳定性的上新本体论

简要介绍一下元黑洞很高稳定性的上新本体论。

第一，数字图像的AI上新本体论。自2014年开始，CNN开始横扫整个电脑的信息技术，Deep Learning成为了上新本体论。相对于这个本体论，即使如此我们用的各种电脑的本体论都显得不堪大用。即使如此一个当今顶配的生一物化学家的一个团队，用大刀矛做到出来的的路，都比不上一个今天的师生一个团队用上新本体论做到出来的的路，这就是很高稳定性本体论抵抗运动促使的举足轻重严重影响。所以，我们看着CNN、LSTM、BERT、Transformer、GPT，愈加变异，愈加活跃。所以，上属于自己很高稳定性本体论导致了背离性的创上新。

一般而言，不久前OpenAI发布的文本分解图片系统会DALL-E 2，如果给定一段文本：An astronaut + lounging in a tropical resort in space + in a vaporwave style（一个宇航员+在太空热带度假悠哉地躺着+蒸汽佩风格），DALL-E 2就才会分解如下图像：

这不是相结合的照片降调出来的，也不是用多张照片衍生一物的，这是的设备思考了语法之前自动分解的。的设备要有足够的电脑去思考单个对象以及对象之外的关系，从中我们可以思考，这种本体论早就不是即使如此很多开发者遵循的本体论，数字图像早就从一些数字图像相关的启蒙式转向了电脑，才会显现出本体论迭代。

第二，3D数字图像的AI上新本体论。即使如此我们看着，整个3D竖井才是是用玛雅、3DMAX、C4D、Blender去创造者、去相结合、去COM、去动组、去涡轮机、去动画……传统意义的启蒙式，诸如光栅、光破、Mesh等相结合起了传统意义的生产竖井。而当下，我们须要同样的是3D GAN，还包括脑部场过场NeRF，说是有不够加大的潜力才会背离传统意义的3D数字图像的竖井。我相信，AI本体论必定替换解析几何本体论，当然解析几何本体论也不必定完全变为，很确实是两者长期共存。另外，解析几何本体论未来才会确实还才会转成AI大本体论下的小不足之处。

英伟达上新发了Instant NeRF的相关论文。下图左侧是34张图片操练的一个较复杂的脑部场过场。只须要34张图片，过场出来的能量密度就极好。另外，这个数学方法的操练，确实最多只须要几分钟。右边它做到了数学方法操练的近来，像这样简单的数学方法几秒钟就可以操练出来，就可以去做到各种类似一物体的过场。

前言

我们相信只有基于上属于自己很高稳定性本体论，元黑洞才确实获得成功。因为即使如此的本体论，我们推断出它早就有点穷途末路了。英伟达提出一个表达方式，如果要让我们在未来才会元黑洞里头面的体验感比美现实场面，须要把算力大大提很高多少倍？须要把算力再大大提很高100万倍。所以，传统意义的竖井是不可为继的，我们必须有上属于自己竖井。就像Deep Learning今天制霸了整个电脑信息技术一样，我们相信未来才会整个元黑洞的数字图像的基础也才会由电脑的本体论来主导。

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