AGI之辩聚焦预训练与新知识学习
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AGI之辩聚焦预训练与新知识学习
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AI 综述
Victor Taelin 在 AGI Hunt 发表长文，主张合理的 AGI 应能像人类一样高效学习新知识，而对话中权重不变的现有大语言模型尚不具备这一能力；他判断，除非出现无限上下文或 GPU 成本降低一万倍，当前路线难以扩展至这一目标。 akbirthko 则认为，预训练的优势在于模型能利用可海量获取、类似 PDF 的静态文本。两人由此形成分歧：预训练适合利用既有资料，却不等同于持续学习新知识。
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最新进展11月12日 14:27
AGI 之辩：预训练为何赢在全球经济是 PDF，但 LLM 学不会新知识报道时间线
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11月12日
- AGI HuntAGI 之辩：预训练为何赢在全球经济是 PDF，但 LLM 学不会新知识
Victor Taelin 在 AGI Hunt 发表 AGI 长文，主张合理的 AGI 必须能像人类一样高效学习新知识，而对话中权重不变的 LLM 尚无法做到。他判断，除非无限上下文出现或 GPU 便宜 1 万倍，当前方法无法扩展至这一目标；akbirthko 则认为，预训练的优势来自可海量获取、类似 PDF 的静态文本。
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