kalomaze：迁移能力外推应作为可学习的函数来训练
kalomaze · x · 2026-09-12
知名开源研究者 kalomaze 在 X 上展开一段技术讨论：他对「为什么迁移的外推大概率必须被学习」的直觉，来自 CoT/推理本质上是把问题分解为可通用组合的子程序——好的策略往往能跨截然不同的领域问题通用。
在被引用的原帖中他进一步指出：训练前未必需要强机制性的迁移理论（它可能根本不存在解析形式），更重要的是为给定策略构造一个强的「迁移外推」可学习函数——而这是可以被构造出来的。
所属事件:kalomaze：信息不对称而非可验证性决定 RLVR 泛化(9 条相关)→
「漫话AGI」频道最新
- Anthropic 研究员称 AI 治病概率超 10%,呼吁勿陷入末世叙事 — inductionheads · 2026-09-12
- RSI 不是开关而是光谱:用 C 重写 C 编译器就是递归自我改进 — ZeeshanZiaML · 2026-09-12
- AI 安全派是否在借监管搞审查?一场推上交锋 — menhguin · 2026-09-12
- 学者称 AI 攻克 Navier-Stokes 引 Fields 奖得主震动，堪比深蓝胜卡斯帕罗夫 — adam_dorr · 2026-09-12
- Anthropic 调查万余人：多数人预计 2030 年 AI 温和冲击美国就业 — shashib · 2026-09-12
- 网友设想四步军事化方案封禁超级智能 — ForHumanityPod · 2026-09-12