The Decoder· Matthias Bastian·· 8 天前
提出「苦涩教训」的 Sutton 再谈 LLM 扩展：只靠算力不够
The inventor of the bitter lesson has a bitter lesson for LLM scaling enthusiasts
AI 导读
图灵奖得主 Richard Sutton 在最新文章中表示，仅靠原始算力不足以实现智能，AI 科学需要更聪明的新方法，且「远未完成」。他此前曾批评单纯扩展大语言模型的局限，称合成数据是「大错」，主张智能体应具备世界模型并从自身经验中持续学习。
入选记录
门槛 76媒体与个人第一次 58第二次 52
未入选两次之和 110 < 门槛的两倍 152
- 信源等级
- 媒体与个人，这一级的门槛是 76 分
- 预筛
- 通过：讨论LLM扩展与AI学习方法
评分由模型按同一份标准独立打两次，满分 100；两次之和达到门槛的两倍才入选。门槛按信源等级设定。
来源：The Decoder · the-decoder.com