Проблема масштабирования ИИ

ИИ прошёл долгий путь, но я бы сказал, что нынешнее самое популярное направление в этой области — масштабирование с использованием данных, генерируемых человеком, — ошибочно. Если мы действительно хотим масштабировать наши агенты, нам нужно сосредоточиться на том, как они будут обучаться на собственных данных. Это означает создание агентов обучения с подкреплением (RL), достаточно эффективных для обучения на основе единого, объединённого потока данных. Краткое содержание 0:00 — Введение 1:22 — Проблема в этой области 3:13 — Перспектива обучения в реальном времени 7:24 — Пункт 1 9:31 — Пункт 2 12:26 — Пункт 3 14:30 — Моё исследование Социальные сети YouTube —    / edanmeyer   X — https://X.com/ejmejm1 Источники: Доклад Энди Барто:    • Andy Barto - In the Beginning ML was RL - ...