模型→数据→决策驱动 AI:瓶颈会否上移到任务选择?
ia-bin · reddit · 2026-09-27
作者回应 Diogo Almeida「数据比算力重要、选对任务比数据更重要」的观点,提出一个多年前的框架:模型驱动 AI(人定规则)→ 数据驱动 AI(从环境数据学模式)→ 决策驱动 AI(从决策、备选项、情境与结果中学习,改进决策本身)。
他区分两类数据:环境数据告诉你正在发生什么,决策数据记录谁在什么条件下做了什么选择、后果如何。他提问:当模型与数据日益充裕,真正的瓶颈是否会上移到任务选择与决策质量优化。
「漫话AGI」频道最新
- 神经科学博士反驳：神经科学与 AI 可能关系不大 — burny_tech · 2026-09-28
- Molly Graham：「交出你的乐高」职业建议在 AI 时代已失效 — lennysan · 2026-09-28
- UBI 新想象：人形机器人加专属数据中心送到家门口 — rand_longevity · 2026-09-28
- 博主观点：AI 下半场胜负手是「熵控」——用最高信息密度表达 — huangyun_122 · 2026-09-28
- 引用 Perry Metzger 观点：AI 完全可控，失控恐慌类比一杯水 — vivekhaldar · 2026-09-28
- 研究者:AI 能举起水杯,但不能替你喝那口水 — DimitrisPapail · 2026-09-28