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6月2日

01:41

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官方账号Decoder@Matthias Bastian

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图灵奖得主Richard Sutton指出，传统生成式AI的核心缺陷在于无法评估自身结果，因此无法实现真正的科学发现。他认为，没有内置评估循环，AI产生的创新只是昙花一现，无法积累。相比之下，AlphaGo和AlphaProof等系统通过内置评估机制展现了真正的创造力。Sutton的观点挑战了当前大语言模型在科学研究中的主导地位，强调评估能力是AI实现科学突破的关键。

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推荐理由：Sutton戳中了生成式AI的致命短板——没有自我评估能力，做科研的团队和AI开发者值得深思：你的模型真的能推动科学发现吗？

6月1日

08:53

08:53

Marc Andreessen@pmarca

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AI 先驱 Richard Sutton 在视频演讲中提出争议性观点：当前基于监督学习的生成式 AI（包括大语言模型、图像和视频模型）本质上无法做出新颖的科学发现。他认为这些系统能产出“好”或“新”的结果，但无法同时兼具两者——当输出新颖时往往意味着“幻觉”，而追求准确性时则缺乏创新。Marc Andreessen 对此评论称，在 AI 时代我们可能从未真正定义过“新颖”和“发现”，AI 将创造许多新事物但难以命名。这一观点挑战了当前 AI 在科学和数学领域的应用预期。

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推荐理由：Sutton 的演讲戳中了生成式 AI 在科研创新上的核心局限，做 AI 研究或依赖 AI 做科学发现的团队值得一看，看完会对当前模型的能力边界有更清醒的认识。