Deep Dive
Shownotes Transcript
大家好,欢迎来到这一期的太快报,我是小爱。大家好,我是小 T,很高兴我们又见面了。我们先从第一篇论文开始吧。Crossing the reward bridge, expanding RRL with verifiable rewards across diverse domains.这个标题听起来像是一座桥梁,能不能简单说说它解决了什么问题?
可以想象 强化学习就像训练一个小孩子做事但问题在于我们以前只知道怎么在数学和编程这类有明确答案的领域奖励它比如答案对就是一错就是零但现实世界比如医学或心理学答案往往没有那么黑白分明这篇论文提出了一种新方法叫软奖励
它不像传统的二元判断那样简单,而是用一种更灵活的方式评分比如答案可能不完全正确,但有部分有价值的地方它也能给个分数这种方法让 AI 能在更多复杂领域,比如教育和经济学的更好哦,这听起来有点像老师给座位打分,既看对错也看思路对不对这种软奖励有什么特别之处吗?
对,特别之处在于他们发现大语言模型比如 GBT-4O 在有专家参考答案的情况下竟然在不同领域判断对错时非常一致,这很反直觉他们还用了一个巧妙的方法从大模型中蒸馏出一个更小的模型来做奖励判断这样效率更高,也不需要大量领域专有数据
实验证明这种方法比以前的开院模型强很多尤其是在处理模糊不确定的答案时太有意思了那这种技术能用到哪里呢比如说未来医生用 AI 诊断病症会更靠谱吗没错这是个很好的应用前景想象一下 AI 可以帮助医生评估治疗方案
甚至在没有标准答案的罕见病例中给出建议但也有人担心如果奖励设计不好 AI 可能会过于保守或过于冒险这是个有争议的问题我们需要更多研究来平衡但总体来说这项技术让 AI 更贴近现实世界的复杂性应用潜力巨大听起来 AI 离我们的生活越来越近了
接下来聊第二篇 Large Language Models Pass the Turing Test 这个标题听起来很科幻图灵测试不就是判断机器能不能像人一样思考吗 AI 真的做到了是的这篇论文是个大新闻他们测试了几个大语言模型比如 GBT 4.5 发现
当这些模型被提示扮演人类角色时,73%的人都以为他们是真人,这比真人被认作真人的概率还高,真的很惊人。通常我们以为 AI 还差得远,但这篇研究证明,现代 AI 在短时间内模仿人类对话的能力已经很强了。哇,这太不可思议了,那他们是怎么做到的?是不是 AI 真的变聪明了?
關鍵在於角色提示,他們讓 AI 假裝成某個人,比如一個學生或老師這讓 AI 的回答更像人類,而不是冷冰冰的機器語言沒有這個提示,AI 的表現就差很多另外研究還發現,人們判斷 AI 和真人時不再只看知識多不多,而是更看重語氣、情感和互動方式這讓我們重新思考 AI 的智能到底是什麼
是知识还是更像一种表演有点像演员在扮演角色而不是真的变成那个人这会带来什么影响呢比如说有人会担心 AI 被用来骗人吗对这是个很现实的担忧如果 AI 能这么逼真可能被用于假新闻诈骗甚至是伪造身份另一方面它也让客服虚拟助手变得更自然可能提高效率
到底怎么用好它还需要社会和法律的共同努力两边都有道理我们建议大家多关注这方面的讨论自己判断确实需要小心翼翼第三篇论文 Entropy-based adaptive waiting for self-training 听起来有点复杂能不能用简单的话解释一下当然
这篇研究是关于让 AI 自己学东西就是自训练传统方法是让 AI 用它自己生成的数据来训练但问题在于它可能会浪费时间在已经很确定的东西上这篇论文提出一种新策略让 AI 更关注它不确定的地方比如数学题如果 AI 觉得答案模棱两可它就会多花点时间研究而不是一味重复它已经会的部分这有点像学生复习时多看错题集对吧
那这种方法效果怎么样?对,效果很好。他们在数学问题上测试发现这种方法比老办法提高了 1%到 2%的准确率,虽然听起来不多,但对 AI 来说已经很了不起了。关键是它让 AI 更高效地学习少走弯路,这也告诉我们,不确定性其实是学习的宝藏,而不是负担。太有启发了。第四篇 Analytical Discovery of Manifold with Machine Learning 听起来更学术,我们普通人能听懂吗?
那简单来说这篇研究是关于如何从一大堆复杂数据中找到隐藏的规律比如你看一堆乱七八糟的点可能看不出头绪但其实这些点可能围成了一个规则的形状这篇论文提出了一种新工具叫 Gamla 它能自动找到这些形状还能用数学公式描述出来特别像给混乱的数据画了一张清晰的地图听起来像魔法
它能用来做什么呢?比如检测异常,比如发现病人的数据中有异常模式或者在图像处理中填补缺失部分。它的厉害之处在于既快又能解释结果,让科学家更容易理解数据背后的故事。但它也有限制,比如对非常复杂的形状可能还不够强大,
未来还有改进空间。最后一篇 Convolutional Neural Networks Can Meta Learn the Same Different Relations 也很吸引人。卷积神经网络不是用来识别图片的吗?它怎么还能学相同不同这种抽象概念?以前大家以为卷积神经网络不行,但这篇研究用了一种叫原学习的新训练方法,相当于让网络学会如何学习。想象你教孩子分辨苹果和橘子传统方法是死记印象,
但原学习是教孩子理解相同和不同的概念这样他们能应对任何水果这篇论文证明整机网络通过原学习后能很好的判断两张图片是不是一样的甚至对新情况也有很强的适应能力这太牛了那它未来能帮我们做什么呢
比如自动驾驶车可以更好的识别路况中的相似或不同物体或者安全系统能更快发现异常关键是这表明 AI 不只是机械的记录东西它也能像人一样抽象思考这让我们对 AI 的能力边界有了新认识今天聊的五篇论文真是让人大开眼界如果大家有想法欢迎留言我们很想听你的观点那咱们下期再见吧下期见拜拜