目前大多数AI模型都在有限的地点进行训练,然后保持静态,无法适应用户需求或从用户工作中学习。作者提倡AI系统应该像人一样多样化和分布式,融入人类的意愿和判断来指导其发展。 AI
影响 建议转向更具适应性和用户导向的AI开发,摆脱静态的、集中训练的模型。
排序理由 该条目是一篇评论文章,讨论了当前AI训练方法的局限性并提出了一种替代方法。
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AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
目前大多数AI模型都在有限的地点进行训练,然后保持静态,无法适应用户需求或从用户工作中学习。作者提倡AI系统应该像人一样多样化和分布式,融入人类的意愿和判断来指导其发展。 AI
影响 建议转向更具适应性和用户导向的AI开发,摆脱静态的、集中训练的模型。
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"Most # AI in use today is trained in a handful of places and then frozen. It isn’t shaped by the people it serves, and doesn’t learn much from the work they do together. Extending # human # will and # judgment calls for AIs as # diverse and # distributed as people themselves are…