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洗屋先生第一季高清版思维链之父跳槽惭别迟补,不只因为1亿美元!离开翱辫别苍础滨前泄天机

当然,在一开始,模仿学习(imitation learning)非常必要,就像我们刚开始训练模型时,必须靠人类示范来获得基本的表现。但一旦模型能产生合理的行为,大家更倾向于放弃模仿,因为要最大化模型独特的优势,就只能依靠它自己的经验进行学习。 研究别人的成功之道,然后照抄。有时候确实有效,但时间一长就能意识到,模仿永远无法超越原版,因为每个人都有自己独特的优势。 有一次收集数据集时,他花了几天把每条数据读一遍,然后给每个标注员写个性化反馈;数据质量随后飙升,他也对任务有了独到见解。 今年年初,他还专门花了一个月,把过去研究中「瞎搞」的决策逐条消融。虽然费了不少时间,但因此弄清了哪种RL真正好用,也收获了很多别人教不会的独特经验。 所以总结一下:模仿确实重要,而且是起步的必经之路。但一旦你站稳脚跟,想要超越别人,就得像强化学习那样on-policy,走自己的节奏,发挥你独有的优势与短板 数独和填字游戏:解决数独或填字游戏非常耗时,要尝试各种可能性去满足约束条件。但验证一个答案是否正确却非常简单,只需检查是否符合规则即可。 开发网站:比如开发一个像Instagram这样的网站,需要工程师团队数年之功。但验证网站是否正常运行,普通人只需几分钟就能完成,比如浏览页面、检查功能是否可用。 BrowseComp问题:要解决这类问题,通常需要浏览数百个网站,但验证给定答案却要快得多,因为可以直接搜索答案是否符合约束条件。 编程问题:阅读代码去验证正确性,这很麻烦。如果你有覆盖充分的测试用例,就可以快速检查任何给定的解决方案;实际上,Leetcode就是这样做的。在某些任务中,可以改善验证但不足以使其变得简单。 过去十年,主流AI基准测试均满足前四项——这正是它们被率先攻克的原因。尽管多数测试不满足第五项(非黑即白式判断),但通过样本平均仍可构造连续奖励信号。 根本原因是:当上述条件满足时,神经网络每一步梯度都携带高信息量,迭代飞轮得以高速旋转——这也是数字世界进步远快于物理世界的秘诀。 虽看似对单一问题的「过拟合」,但科学创新恰恰追求这种训练集=测试集的极致优化——因为每个待解问题都可能蕴含巨大价值

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? 杨井平记者 毛二永 摄
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? 闫海修记者 谢守权 摄
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