图灵奖得主Richard Sutton表示,在大型语言模型的开发中,合成数据是一个重大的错误。他认为,真实世界的无限复杂性使得任何模拟环境都显得“微不足道”,而人类的专业知识是真正扩展的限制因素。Sutton提出,智能体应该从自身的经验中持续学习,而不是依赖于预先存在、静态的模型。 AI
影响 挑战了当前主流的LLM训练方法,建议转向从真实世界经验中持续学习。
排序理由 该领域的知名人士发表的观点文章。
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