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Techub News 消息，图灵奖得主 Richard Sutton 近日表示，使用合成数据来扩展大语言模型是一个“重大错误”。他认为世界是无限复杂的，任何对世界的模拟都是“微观的”，而人类的专业知识会成为阻碍真正扩展的瓶颈。 Sutton 提出的替代方案是开发能够从自身经验中持续学习的智能体，而非依赖固定的模型。他指出，这种基于经验的学习方式才能更好地应对世界的复杂性。（The Decoder）
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Techub News 消息，图灵奖得主 Richard Sutton 近日表示，使用合成数据来扩展大语言模型是一个“重大错误”。他认为世界是无限复杂的，任何对世界的模拟都是“微观的”，而人类的专业知识会成为阻碍真正扩展的瓶颈。 Sutton 提出的替代方案是开发能够从自身经验中持续学习的智能体，而非依赖固定的模型。他指出，这种基于经验的学习方式才能更好地应对世界的复杂性。（The Decoder）
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