研究者观察：深度网络学习顺序与 Solomonoff 归纳推理相反
jd_pressman · x · 2026-10-10
AI 研究者 jdpressman 在讨论中指出，深度网络的学习行为并不像 Solomonoff 推理所暗示的那样按假设空间复杂度由低到高搜索，而是反过来的：模型先从极高复杂度的「假设」出发，再逐步把它「熬煮」成更简单的解。
他认为这一观点本身并非不合理，只是表述方式令人误解；有趣的正是深度网络不遵循 Solomonoff 式归纳这一事实。
所属事件:前OpenAI安全负责人论深度学习归纳偏好与Solomonoff相反(7 条相关)→
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