IT之家 6 月 2 日音尘，科技媒体 The Decoder 昨日（6 月 1 日）发布博文，报说念称图灵奖得主持查德 · 萨顿（Richard Sutton）合计平庸生成式 AI 繁忙自我评估与执续筛选才略，难以完成简直科学发现。

IT之家注：萨顿是好意思国计较机科学家，强化学习限度主要奠基东说念主，现任阿尔伯塔大学计较机科学种植、北京大学图灵导师、前 DeepMind 征询科学家，2025 年 3 月与安德鲁 · 巴托共同获 2024 年图灵奖。

萨顿指出平庸生成式 AI 并不具备简直科学发现所需的重要才略。大言语模子、图像模子和视频模子能从海量样本中学习，并生成相同试验，但好效力常常来自磨练材料自己。

当模子输出简直新颖试验时，它常常也曾超出原有材料。濒临事实问题，这类新颖试验常被称为幻觉。萨顿用征询者见笑抽象近况：好的部分不新，百家乐2026世界杯中国官方下载新颖的部分不好。

萨顿并未否定生成式 AI 的实用价值。它可用于概要、征询扶助、助手和文娱。若指标仅仅更快、更低廉、更小、更可定制地师法原对象，生成式 AI 仍能带来明确价值。

萨顿合计，科学发现不可停在师法。简直发现包含变异、评估、遴荐性保留 3 步。系统需要提倡不同选项，测试它们，再保留灵验措施。这亦然进化、科学措施、缠绵、搜索和强化学习中的共同原则。

平庸生成式 AI 最缺的是评估。言语和图像模子能生成好多变体，但莫得测试门径，就无法筛出更好决策。东说念主类遴荐图片、棋局胜率、表情化讲明注解、圭臬测试和模拟奖励，王人可成为灵验反应。

萨顿列举 AlphaGo（阿尔法围棋）、AlphaZero、AlphaFold、AlphaProof、Claude Code 和 GT-Sophy 等案例。这些系统王人有超出文本或图像生成的评估闭环，因此能跟踪更优解，而不仅仅产出候选谜底。

他还品评 AI 行业过度押注更大的言语模子百家乐2026世界杯中国官方下载，他更敬重能恒久与环境互动、从训戒中学习、构建寰宇模子并缠绵政策的 AI 智能体。