压缩理论解释不了创造力?推友 argues LLM 自生成才是关键
menhguin · x · 2026-10-05
针对 Schmidhuber 2009 年的「趣味与创造力的形式理论」(以压缩进度和内在动机解释美、好奇心、艺术与幽默),作者认为信息论视角的压缩和趣味性不足以完整刻画创造力:LLM 作为自回归解码器的关键在于自生成——模型通过生成使输入提示走出预训练分布,从而实现分布外泛化。他认为「自创造的冲动」加上迭代的压缩/理解目标,才更接近人们对创造力的直觉理解,并以一个能解出所有数学题但只被形容为勤奋而非「有创造力」的学生作类比。
「研究」频道最新
- 10 个 AI Agent 抢共享 GPU,一个把集群搞崩近 4 小时 — my_cat_can_code · 2026-10-05
- 用海量算力反复推演"意外样本",或可让模型学会反思 — moultano · 2026-10-05
- FDT 在逻辑不确定性下如何定义?决策理论社区深入争论 — jessi_cata · 2026-10-05
- 新加坡团队 Show-Harness:无需重训,VLM 直接开机器人 — jiqizhixin · 2026-10-05
- Claude Code 苦战 3 个月,Erdős #993 上周被人抢先证明 — Odd-Sympathy1274 · 2026-10-05
- SFT 复兴论文遭质疑:评测设置全无披露,单次采样数字近乎无意义 — hyunw_kim · 2026-10-05