Calvano：改权重仍非真正自我改进
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Calvano：改权重仍非真正自我改进
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AI 综述
Paul Calvano认为，模型读取和写入自身权重，虽已在部分玩具级问题上出现，但对递归自我改进的贡献仍很有限，距离真正的自我改进还有很远。 他指出，大模型修复小模型缺陷本质上更接近漏洞修复，相关“大结论”也缺少合格的基线对照。他认可自我改进趋势，但目前尚不明确这一趋势是否会长期局限于结果容易验证的领域。
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最新进展11月3日 22:53
Paul Calvano质疑模型改权重距离真正自我改进仍很远报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- AGI HuntPaul Calvano质疑模型改权重距离真正自我改进仍很远
Paul Calvano认为，模型读取和写入权重的能力虽已在部分玩具级问题上出现，但对递归自我改进的贡献有限。大模型修复小模型缺陷本质更接近 bug fixing，相关大结论也缺少合格的基线对照；他认可自我改进趋势，但认为其是否长期局限于高可验证性领域尚不明确。
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