Ethan Mollick 在 Bluesky 上发文指出，尽管可验证域名给 AI 模型训练带来了挑战，但模型在处理不可验证领域方面的能力正在迅速提高。他观察到，AI 发展的边界是不均衡的，但其受到的可验证性问题的限制比预期的要小。 AI
影响 表明 AI 模型正在克服数据可验证性相关的限制，有可能拓宽其应用范围。
排序理由 一篇由知名 AI 领域人士就 AI 能力发表的观点文章。
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While it is obviously true that not having verifiable domains makes training models in those spaces difficult... it is also true that models are also getting much better at non-verifiable domains. The frontier is jagged, but less so than I'd have expected from verifiability alone