Sutton 澄清《苦涩的教训》，宝玉指“唯算力论”是误读
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Sutton 澄清《苦涩的教训》，宝玉指“唯算力论”是误读
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AI 综述
《苦涩的教训》作者 Sutton 发推澄清：光靠暴力堆算力不足以实现真正的智能，AI 仍需要巧妙的新方法。宝玉转发 Sutton 的推文和 Prashant Rai 的解读并评论，指出国内不少大模型信奉者把这篇文章当成“无脑堆算力、堆数据就够了”的依据，这是一种误读。 按 Sutton 及 Prashant Rai 的说法，《苦涩的教训》讲的确实是 AI 历史上依赖人类专家知识的精巧设计败给了利用海量算力的通用学习方法，但它反对的不是算法上的精巧创新，而是把人类的小聪明硬编码进系统。反向传播、CNN、Transformer、MCTS 这类架构创新正是能随算力扩展的正确路径——Prashant Rai 称，没有 Transformer，十万张 H100 也训不出 ChatGPT。
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最新进展11月10日 14:24
Sutton 澄清《苦涩的教训》：光靠暴力堆算力不足以实现真正的智能报道时间线
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11月10日
- dotey (@dotey)Sutton 澄清《苦涩的教训》：光靠暴力堆算力不足以实现真正的智能
《苦涩的教训》作者 Sutton 发推表示，光靠暴力计算不足以实现真正的智能，AI 需要巧妙的新方法。Prashant Rai 转发指出，这篇文章反对的不是算法创新，而是把人类小聪明硬编码进系统。反向传播、CNN、Transformer、MCTS 等架构创新正是可随算力扩展的正确路径，没有 Transformer，十万张 H100 也训不出 ChatGPT。
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