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dy314 2006-09-27 09:30:57

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https://www.toutiao.com/a6687758538732732940/ 在本篇文章中，我们采访到了加州大学伯克利分校人工智能学院院长Alberto Todeschini，就“对抗性机器学习”的话题进行了讨论，了解了脆弱的模型是如何被愚弄的以及我们需要注意什么。用通俗的话来说，对抗机器学习是如何工作的？机器学习的工作方式如下：我们在培训阶段构建模型...

编译：刘翔宇、赵屹华、刘帝伟本文基于Peter Norvig最近一次在线访谈，Norvig授权《程序员》翻译整理为中文本文为《程序员》文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 Peter Norvig是誉满全球的人工智能专家，Google研究总监（Director of Research），他同时也是经典书籍《人工智能编程范式：Common Lisp案例...

纳德拉说没有基础科技，微软就不存在。昨天是微软亚洲研究院20岁生日，先送上迟到的祝福。有趣的是，学术圈大佬的庆生活动总是独出心裁，就在20岁生日的第二天，微软亚洲研究院在北京办了“二十一世纪的计算”研讨会，纳德拉、洪小文、沈向洋，以及四位图灵奖获得者悉数到场，堪称学术界的“全明星豪华阵容”。今年，这个主要探讨计算科学领域最前沿技术...

该研究比较了监督微调（SFT）和强化学习（RL）两种AI训练方法。研究发现，SFT使模型擅长记忆训练示例，但难以泛化到新场景；而RL通过奖励机制促使模型理解底层逻辑，实现真正的泛化学习。尽管RL在泛化方面表现更佳，但它需要SFT提供基础才能有效学习。最佳训练策略是结合两者：先用SFT教授基本格式，再用RL发展问题解决能力，从而构建真正智能而非仅能记忆的AI系统。

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