Rich Sutton 认为当前大模型的主要问题是什么？
他认为大模型无法持续学习，上线后权重冻结，且依赖有限的互联网数据，可能陷入“局部最优”。
强化学习之父Rich Sutton最新判断：大模型被困在“局部最优”，AI必须学会持续学习
资讯摘要
强化学习之父Rich Sutton接受红杉访谈，把矛头对准当下最主流的大模型路线：互联网数据终有上限、模型上线后权重基本冻结，行业或已陷入“局部最优”。他创办Oak Lab，押注能从自身经验持续学习的Agent，重新定义AI演进路径。
AI 摘要
强化学习之父Rich Sutton接受红杉资本访谈，指出当前大模型依赖有限互联网数据且上线后权重冻结，陷入“局部最优”。他创办Oak Lab，押注能从自身经验持续学习的AI Agent，试图解决灾难性遗忘，重新定义AI演进路径。
AI 问答
Oak Lab 正在探索什么方向？
Oak Lab 希望开发能从自身经验中持续学习的 AI Agent，解决灾难性遗忘，实现持续学习和自主形成抽象。
Sutton 如何看待合成数据？
他认为合成数据背后仍有人类瓶颈，谁决定生成什么数据还是人，因此可能成为下一条“苦涩的教训”。
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