Cranmer回应“苦涩教训”讨论通用方法与领域知识
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Cranmer回应“苦涩教训”讨论通用方法与领域知识
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AI 综述
Kyle Cranmer在去年与Rich Sutton对谈后撰文《苦乐参半的教训》，回应其“苦涩教训”，认为通用方法、海量数据和算力能推动LLM及多模态基础模型取得显著成效，去除部分归纳偏置后也有涨点案例。 他同时指出，AI for Science常借助领域知识提升样本效率，因此领域知识与通用规模化方法并非只能择一，二者可以共同发挥作用。
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最新进展11月10日 08:23
Kyle Cranmer 撰文「苦乐参半的教训」回应 Rich Sutton 的「苦涩教训」报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月10日
- AGI HuntKyle Cranmer 撰文「苦乐参半的教训」回应 Rich Sutton 的「苦涩教训」
Kyle Cranmer 去年与 Rich Sutton 对谈后撰写《苦乐参半的教训》，回应其经典「苦涩教训」。文章指出，AI for Science 倾向以领域知识提升样本效率，而 LLM 与多模态基础模型借助通用方法、海量数据和算力同样取得显著成效，甚至有去除归纳偏置后涨点的案例。
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