jd_pressman称复杂规格学习仍缺可行路径
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jd_pressman称复杂规格学习仍缺可行路径
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AI 综述
AI研究者jd_pressman在讨论中确认，训练学习规格（spec）的设想目前不值得投入；他试过这一概念后，已转回vapache项目。他认为主要瓶颈是目标规格的柯尔莫哥洛夫复杂度过高，无法直接写出，只能依赖类似普通深度学习的并行梯度方法学习；同时，目前也缺乏可合成的良好梯度，难以分离并训练各组件。
AI 根据报道生成 · 9 小时前更新
最新进展11月9日 06:57
jd_pressman 谈学习复杂规格的瓶颈：梯度缺失与柯氏复杂度过高报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月9日
- AGI Huntjd_pressman 谈学习复杂规格的瓶颈：梯度缺失与柯氏复杂度过高
AI 研究者 jd_pressman 回复讨论了训练学习规格（spec）设想的可行性瓶颈：一是该规格的柯尔莫哥洛夫复杂度极高，无法直接写出，只能像普通深度学习那样依靠并行梯度方法学习；二是目前缺乏合成的良好梯度，难以将各组件分离训练。他确认这并非反讽，试过该概念后认为当前不值得投入，已回去继续做 vapache 项目。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 8
- 可比范围峰值
- 1011月9日 08:00
- 近 24 小时变化
- –
02.557.510
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