AI模型的探索瓶颈：经验收集的下一个前沿
2025-07-07
大型语言模型的成功依赖于海量文本数据预训练，但这资源终将耗尽。未来AI发展将转向“经验时代”，关键在于高效收集有益于学习的正确经验，而非简单堆叠参数。文章探讨了预训练如何隐式解决探索问题，以及更好的探索如何提升泛化能力。作者提出，探索包含“世界采样”（选择学习环境）和“路径采样”（在环境中收集数据）两个轴，未来AI规模化应优化这两个轴的信息密度，高效分配计算资源，而非单纯追求参数规模或数据量。
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