[译文] 苦涩的教训 英文原文:The Bitter Lesson 理查德·萨顿(Richard S. Sutton,现代强化学习之父,现任加拿大阿尔伯塔大学教授) 2019年3月13日 过去70年人工智能研究领域最重要的一堂课是,只有通用计算方法最终是最有效的,而且优势巨大。根本原因是摩尔定律,更确切地说是,每个计算单元的成本持续呈指数下降。大多数...
白云垛:看到OpenAI研究人员说自己的日程里有一项是每天早上复习一遍The Bitter Lesson,于是找来阅读了,顺手翻译成中文。一个思考题:按照这篇文章的核心观点,现在结合人类Workflow的AI Agent方向是正道吗? The Bitter Lesson Rich Sutton March 13, 2019 The biggest lesson that can be read from 70 years of AI...
其中The bitter lesson 源自机器学习先驱 Rich Sutton 在 2019 年的一篇经典文章《苦涩的教训》, 通过探讨人工智能近几十年所走过的弯路,他抛出的核心观点是:人工智能如果想要长期获得提升,利用强大的算力才是王道。这里的算力隐含了大量的训练数据和大模型。 原文链接:http://www.incompleteideas.net/IncIdeas/Bitter...
喜欢下载分享 声音简介 听说OpenAI工程师必背的经典:The Bitter Lesson(苦涩的教训),由理查德·萨顿( Richard S. Sutton )所写,这里为翻译版本 用户评论 表情0/300发表评论 暂时没有评论,下载喜马拉雅与主播互动音频列表 1 OpenAI工程师必背的经典:The Bitter Lesson(苦涩的教训) 722024-02 查看更多 ...
特别是当今ChatGPT 大模型的横空出世,让人们试图重新审视人工智能的规模优势的这个发展现实。实际上,Rich Sutton 教授 --- 现代人工智能领域强化学习 (Reinforcement Learning) 鼻祖 --- 在2019年的“The Bitter Lesson (惨痛的教训)”一文中就对深度学习应用的“大力...
The Bitter Lesson 甚至到目前为止,向控制平面注入更复杂的算法仍然是网络技术研究领域的主流方向,只不过控制的基石从分布式控制切换到了集中控制,控制的载体从路由器转移到了服务器,而控制的算法也无可避免地升级到了机器学习以及大模型。 而物质基础决定网络技术,现有网络技术体系的物质基础诞生于上世纪后半叶,成熟于...
One thing that should be learned from the bitter lesson is the great power of general purpose methods,of methods that continue to scale with increased computation even as the available computation becomes very great.The two methods that seem to scale arbitrarily in this way are search and ...
量子位 出品 | 公众号 QbitAI 70年来， 人们在AI领域“一直连续犯着同样的错误”。这是“强化学习之父”理查德·萨顿（Richard S. Sutton）为同行后辈们敲响的警钟。他在博客上发表最新文章《苦涩的教训》(The Bitter Lesson)，总结了AI发展史上的怪圈：人类不断试图把自己的知识和思维方式植入到AI之中，比如...
one approach or the other. And the human-knowledge approach tends to complicate methods in ways that make them less suited to taking advantage of general methods leveraging computation. There were many examples of AI researchers' belated learning of this bitter lesson, and it is instructive to ...
【两分钟论文解读之苦涩的教训】《The Bitter Lesson - Compute Reigns Supreme - YouTube》 http://t.cn/E6xBu37 http://t.cn/E6xda97