研究者：RL 应自主选题，深度学习难有垂直跃升

一系列帖子探讨深度学习与 RL 的根本局限。作者认为当前 RL 训练环境仍是随机采样，智能体应自主选择下一个问题并做因果性检验；同时指出模型权重无法被检视，导致无法定位认知盲区并进行定向修补，这是深度学习低效、逼近瓶颈的根源。由此作者进一步推论，即便能修补盲区也会带来新漏洞或重塑漏洞拓扑，因此「垂直时间线」式的复利能力跃升不会到来。

2026-09-21 ~ 2026-09-21 · 3 条相关

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