Dietterich 质问:LLM 泛化是学规律还是只做核插值?
tdietterich · x · 2026-10-11
机器学习元老 Thomas Dietterich 回应 Andrew Wilson 关于「泛化中哪些问题仍未解开」的提问,提出了一个理想化的泛化标准:给模型一组恒定加速度运动下的 (x,t) 数据对,它能否归纳出 x = ½at² 这条普适规律?
他提出两个核心问题:
- LLM 真的能做到这种「发现普适规则」式的泛化吗?
- 还是只是在数据对上做核插值(kernel interpolation)?
在后续回复中他补充说明,符号回归(symbolic regression)方法本可解决这类问题,但他真正关心的是神经网络的泛化机制。这是对深度学习泛化本质的一次有分量的学术追问。
所属事件:Dietterich 质疑 LLM 泛化能力：是学规律还是核插值(2 条相关)→
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