争论：预训练数据之外，验证环节才是 AI 缺失的关键跃迁
gerardsans · x · 2026-09-19
一条关于 AI 能力上限的技术讨论。作者认为基于分布式训练的系统必然会因输入落在 in-distribution、稀疏采样或 OOD 覆盖之外而经历相变。
在被引用的讨论中，对方观点是：预训练数据确实根本且优先，但「缺失的跃迁」在于忽视了验证（verification）——数据接地与现实接地之间有本质差距，没有外部验证的 AI 有用性大打折扣，且更易受数据偏差、插值错误和幻觉影响。
所属事件:研究者争论：缺乏外部验证 LLM 误差会悄然累积(3 条相关)→
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