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Rich 很棒，但我实际上并不认为他会在 LLM 时代是对的。
在我记录的许多方面，我不同意 Dwarkesh 关于持续学习问题（和定义）的看法。
“智能”的太多部分是基于人类的直觉。
2025年9月27日
.@RichardSSutton，强化学习的父亲，并不认为LLM是苦涩教训的产物。
我对Richard观点的钢铁人设：我们需要一些新的架构来实现持续（在职）学习。
如果我们有持续学习，我们就不需要一个特殊的训练阶段——代理可以随时学习——就像所有人类，实际上，也像所有动物一样。
这一新范式将使我们当前的LLM方法变得过时。
我尽力表达了LLM将作为这种体验学习发生的基础的观点。一些火花飞溅。
0:00:00 – LLM是死胡同吗？
0:13:51 – 人类进行模仿学习吗？
0:23:57 – 经验时代
0:34:25 – 当前架构在分布外的泛化能力差
0:42:17 – AI领域的惊喜
0:47:28 – 苦涩教训在AGI之后仍然适用吗？
0:54:35 – AI的继承
@DicksonPau
我想补充的是，这并不是避免基础研究的理由，但你应该对研究的难度有合理的预期。
大型科技公司将会制造出不同的机器。
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