Karpathy 的最后一段说的很好。他认为现在我们在卷 AI 训练集群规模，数据质量，各种局部调优...，本质上是在追求对人类数据的拟合精度，很可能已经陷入到另外的 “The Bitter Lesson” 当中了。这可能也是 Sutton 否定当前 LLM 的原因。也许，现在我们更需要的是探索如何让模型出现 “好奇心”，

发布时间: 2025-10-05 05:20:14

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Karpathy 的最后一段说的很好。
他认为现在我们在卷 AI 训练集群规模，数据质量，各种局部调优...，本质上是在追求对人类数据的拟合精度，很可能已经陷入到另外的 “The Bitter Lesson” 当中了。这可能也是 Sutton 否定当前 LLM 的原因。
也许，现在我们更需要的是探索如何让模型出现 “好奇心”，
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1个月前由 Line 提交

Karpathy 的最后一段说的很好。

他认为现在我们在卷 AI 训练集群规模，数据质量，各种局部调优...，本质上是在追求对人类数据的拟合精度，很可能已经陷入到另外的 “The Bitter Lesson” 当中了。这可能也是 Sutton 否定当前 LLM 的原因。

也许，现在我们更需要的是探索如何让模型出现 “好奇心”， “内在驱动力” 这类自主学习的核心机制。而这种机制也许也是 Sutton 在寻找的 “0 人类数据智能”关键。

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