Kambhampati:不理解训练数据配比,就无法解释模型锯齿状智能

rao2z · x · 2026-11-08

亚利桑那州立大学教授 Subbarao Kambhampati 在演讲中反复引用 Rohan Pandey 的一条推文：AI 实验室愿意公开架构、优化方法、训练目标、scaling、内核等几乎所有细节，唯独不公开训练数据；而学界每次都还在惊讶「秘密配方到底在哪」。Kambhampati 表示，要真正理解前沿模型的所谓「锯齿状智能」（某些任务超强、某些任务意外拉胯），就必须承认不透明的训练数据配比在其中扮演的角色。