前OpenAI研究员Jerry Tworek:强化学习不是通往AGI的钥匙,需新架构
机器之心 · wechat · 2026-08-05
前OpenAI研究员Jerry Tworek曾坚信强化学习是AGI最后拼图,但如今认为其无法解决真实世界持续学习问题。他与前谷歌Gemini预训练负责人Rohan Anil创办Core Automation,探索下一代架构:模型需在部署后持续学习,而非依赖实验室重训。文章详细分析了上下文学习与微调的局限,提出元学习、计算深度等方向。
「漫话AGI」频道最新
- 伯克利论文探讨:目标导向机制如何影响 AI 与人类的行为 — berkeley_ai · 2026-08-05
- 预测 2028 年 AI 取代所有工作,呼吁全民高收入 — davidpattersonx · 2026-08-05
- Charity Majors:AI 时代需要更多而非更少的工程纪律 — mipsytipsy · 2026-08-05
- 观点:AI Agent未普及因缺乏“桌面”级交互隐喻 — Scobleizer · 2026-08-05
- 思想实验:只用1940年前的文本训练AI能发明微波炉吗 — chkbd1102 · 2026-08-05
- 开发者洞察:Agent 支付没前途,不如转做算力借贷 — arthurcolle · 2026-08-05