RL很重要，但远非您需要的一切！微软副总裁：
作者：365bet体育注册日期：2025/04/24 浏览：
最近，Microsoft副总裁Nando de Freitas发表了一篇文章：“不要表明技术或个人。AI是一个系统的项目。” “ AI领域确实有痛苦的教训，但是如果我们彻底接受它，我们仍然可以使用线性回归来研究加强。”直到现在，微软副总裁Nando de Freitas对长推文发表了自己的看法：反对单个技术（例如RL）的过度宣传，应强调多场合作的重要性； AI的发展没有一天的支持，而是成千上万的参与者共同推进了该领域的发展。过去的某些观点似乎是合理的，但是随着技术的发展，这些观点似乎已经过时了。人工智能的发展是，在传统概念（例如数学）中持续的突破，并通过正在进行的研究，试验和错误逐渐促进。在推文中，弗里塔斯还宣布RL很重要，但它远非“ RL的水平就是您所需要的”。最近，关于RL的讨论已经开始淹没屏幕，而RL无论是代理还是大型模型。即使是最近流行的残酷课程，也强调了RL的重要性。 AI主要范式的简短时间表。垂直轴显示了该领域中计算资源（RL）研究的一般努力和一部分。但是弗雷塔斯不这么认为。他说：“ RL并不是您所需要的。此外，注意机制不是，贝叶斯不是，自由能量最小化不是，经验的年龄也不是。这种陈述不超过一个单词的宣传。弗里塔斯进一步指出。”弗里塔斯进一步指出：“ AI的进步无非是单个技术或几千人的努力，而这些人都需要数千个人的努力。部署高性能计算，使用feedba开发应用程序CK循环以推动基准测试和数据迭代，还需要投资大量的研究工程资源来生成模型，数据混合，消融实验，增强学习 /自我训练和其他方向。研究加强。我们不应该太简单，而是向成千上万人的研究和工程致敬。历史叙述总是被重写。作为回报 - 十年前，当Google获得了DeepMind的创业深蓝色实验室时，TheAgi的文档讨论了整个概念，增强和情节记忆的识别，显然不包括语言。公平地说，当时这个立场并不荒谬。这似乎很荒谬 - 现在很劳，但这完全令人讨厌。 AI并不是培养英雄与一场战斗的历史，而是成千上万的勤奋学生，教授，工程师，支持人员和维护支持，产品经理，经理，甚至实用的栅栏资金。我们需要为了向整个社区致敬，而不仅仅是巨型技术或贝叶斯先驱者的首席执行官，《加强研究》，深入研究。不要盲目地遵循现有的叙述，要创新。请记住，随着数学发展，AI的进步始终需要产生变化 - 科学的发展再次获得了葬礼。 “许多人同意这一观点，说：“人工智能本质上是算法和系统之间的复杂关系，它需要更多的明智想法。但是，我们认为有些人是神！ ”“算法的贡献不同。我们需要认识到它。 “作为回报，人工智能漫长旅程的每一个小发展都占据了无数人的智慧。从数据分类到模型，从探索理论到实施应用程序的实施，都需要每个链接。正如Nando de Freitas所需要的那样。 上一篇：特别警察和警察有什么区别
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