@DSPyOSS: “从某种意义上说，机器学习探讨的是当拥有明确的优化目标时，系统如何从数据中提升。机器学…

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摘要

一条由@DSPyOSS和Jacob X. Li发布的推文，对比了机器学习（基于明确目标从数据中优化）与“机器研学”（从无下游任务的声明式语料库中学习），强调了AI系统迫切需要从非结构化文档中发展专业知识。

“从某种意义上说，机器学习探讨的是当拥有明确的优化目标时，系统如何从数据中提升。机器研学则思考当给智能体一个声明式语料库且没有下游任务时，它应该做什么。”
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缓存时间: 2026/06/18 16:09

“在某种意义上，机器学习研究的是：当我们有一个明确要优化的目标时，系统如何从数据中改进。而机器研究询问的是：当智能体被给予一份声明式语料库且没有下游任务时，它应该做什么。”

Jacob X. Li (@jacobli99): 持续学习目前被广泛讨论，但大多集中在工作改进或避免灾难性遗忘上。然而，它还有另一种不同、困难且已然紧迫的形式：

仅凭一份文档语料库，AI系统应如何在新领域中培养专业知识，

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