@danintheory:精彩的对话,也是学习重要开放AI问题的有趣方式!

X AI KOLs Following 新闻

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。

精彩的对话,也是学习重要开放AI问题的有趣方式!
查看原文
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

持续学习的力量

OpenAI Blog

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

X AI KOLs Timeline

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

arXiv cs.AI

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。