狂言语模子、图像模子和视频模子能从海量样本中进修，IT之家注：萨顿是美国计较机科学家，系统需要提出分歧选项，萨顿指出通俗生成式 AI 并不具备实正科学发觉所需的环节能力。当模子输出实正新鲜内容时，测试它们，这也是进化、科学方式、规划、搜刮和强化进修中的配合准绳。现任阿尔伯塔大学计较机科学传授、大学图灵导师、前 DeepMind 研究科学家，但没有测试环节，而不只是产出候选谜底。报道称图灵得从理查德 萨顿（Richard Sutton）认为通俗生成式 AI 贫乏评估取持续筛选能力，生成式 AI 仍能带来明白价值。
因而能逃踪更优解，他更看沉能持久取互动、建立世界模子并规划策略的 AI 智能体。再保留无效方式。这类新鲜内容常被称为。但好成果凡是来自锻炼材料本身。言语和图像模子能生成很多变体，通俗生成式 AI 最缺的是评估。新鲜的部门欠好。萨顿认为，2025 年 3 月取安德鲁 巴托配合获 2024 年图灵。萨顿列举 AlphaGo（阿尔法围棋）、AlphaZero、AlphaFold、AlphaProof、Claude Code 和 GT-Sophy 等案例。就无法筛出更好方案。面临现实问题，人类选择图片、棋局胜率、形式化证明、法式测试和模仿励，若方针只是更快、更廉价、更小、更可定制地仿照原对象，萨顿用研究者笑话归纳综合现状：好的部门不新，强化进修范畴次要奠定人，科学发觉不克不及停正在仿照。
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