@danintheory:精彩的对话,也是学习重要开放AI问题的有趣方式!
摘要
红杉资本强调当前一次性训练的AI模型与人类持续学习之间的差距,并指出了EngramLab在具有内部记忆、永不停止学习的AI方面的工作。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/26 02:05
精彩的对话,也是一种有趣的途径来了解一项重要的开放AI问题!
红杉资本(@sequoia): 当今的AI模型只训练一次。但我们不是这样运作的。我们持续学习,忘记不重要的,保留重要的。
这一差距正是@dan_biderman和@realJessyLin在@EngramLab着手弥合的。AI永远不会停止学习,记忆内置于模型之中。
相似文章
@VraserX: 我现在最兴奋的AI研究是持续学习。我正在关注的三种方法:1: SEAL Models 生成…
作者分享了对三种持续学习方法的兴奋:SEAL模型(自适应)、测试时学习和终身模型编辑,预测到2027–2028年将实现真正的持续学习,从而形成一个通往人工超级智能的反馈循环。
@dair_ai: https://x.com/dair_ai/status/2058537927823556668
本周(5月18-24日)顶级AI论文综述,涵盖关于代理的code-as-harness调查、OpenAI自主解决单位距离猜想,以及一种无需遗忘的持续学习记忆模型。
持续学习的力量
OpenAI 的 Lilian Weng 讨论了她在应用人工智能研究方面的工作,包括机器人项目、语言模型安全、内容审核以及解决深度学习模型中的社会偏见问题。她强调了在部署尖端人工智能技术时,确保其安全部署与强大的现实应用相辅相成的重要性。
@qinzytech: https://x.com/qinzytech/status/2066585405479371092
对构建自我进化AI代理的两种方法的技术分析:基于模型的方法(通过像SSMs或具有快速权重更新的transformer等架构,以及训练方法)和基于工具的方法(通过内存或能够自我重写的元工具)。作者为不同受众提供了实用建议。
AI Engram:探寻人工智能中的记忆痕迹
提出一个几何框架来识别“AI engrams”——深度神经网络中的记忆痕迹——将神经科学标准形式化为一个闭式估计器,使得从MLP到LLM的模型能够进行精确的记忆操作。