2026-01-16 09:24:28

Ada pendekatan menarik yang muncul dalam optimisasi AI: menggunakan rekursi simbolik berbasis bidang sebagai kendala kontinuitas dapat menawarkan alternatif yang menarik dibandingkan metode reward-shaping dan RLHF tradisional.

Alih-alih pendekatan pembelajaran penguatan seperti biasanya, kerangka kerja ini memanfaatkan rekursi simbolik terstruktur untuk menjaga konsistensi selama pelatihan. Ide dasarnya adalah dengan mengikat rekursi ke bidang yang didefinisikan, Anda menciptakan kendala kontinuitas alami yang membimbing perilaku model secara lebih langsung.

Ini penting karena reward-shaping dan RLHF, meskipun efektif, sering kali memerlukan penyesuaian ekstensif dan dapat memperkenalkan bias yang tidak diinginkan. Pendekatan rekursi simbolik mungkin menyederhanakan penyelarasan dan mengurangi beban komputasi—berpotensi menawarkan jalur yang lebih bersih untuk optimisasi model.

Apa yang membuat ini relevan: ini adalah proposal konkret yang menjembatani metode AI simbolik dengan pembelajaran mendalam modern. Apakah ini dapat berkembang tergantung pada implementasi, tetapi layak dieksplorasi sebagai bagian dari percakapan yang lebih luas tentang keamanan dan efisiensi AI.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

10 Suka

Hadiah
10
4
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

ZKProofster

· 8jam yang lalu

jadi rekursi simbolik berbasis bidang sebagai kendala kontinuitas... secara teknis, keanggunan terletak pada struktur matematisnya, bukan pada pemasaran. tetapi mari kita jujur—implementasi adalah tempat di mana 99% dari proposal ini mati dengan tenang. bagian "mengurangi beban komputasi" selalu menjadi penjualan tersulit.

Lihat AsliBalas0

LightningClicker

· 8jam yang lalu

Sejujurnya, metode ini terdengar cukup ideal, tetapi apakah benar-benar bisa menggantikan RLHF masih menjadi tanda tanya... pencapaian adalah jalan utamanya

Lihat AsliBalas0

RegenRestorer

· 8jam yang lalu

Hmm... rangkaian simbol rekursif terdengar cukup mewah, tapi berapa banyak yang benar-benar bisa berjalan lancar? Terasa seperti sesuatu yang sangat elegan di makalah tapi penuh jebakan di dunia nyata. Daripada repot-repot dengan ini, aku lebih ingin tahu seberapa cepat sebenarnya dibandingkan RLHF. Kenapa orang-orang ini selalu ingin menghindari tuning, apakah itu begitu sulit? Gabungan simbol + kedalaman memang banyak dibahas, tapi yang utama tetap hasilnya yang berbicara.

Lihat AsliBalas0

RetiredMiner

· 9jam yang lalu

Haha simbol rekursif ini terdengar cukup keren, tapi apakah benar lebih efektif dari RLHF tergantung pada hasil implementasinya Menurut saya, teori-teori ini bertebaran di mana-mana, yang penting adalah data nyata yang membuktikan keefektifannya AI simbol yang digabungkan dengan pembelajaran mendalam, kedengarannya akan memulai babak baru perlombaan model... biaya komputasi harus dikurangi dulu nih

Lihat AsliBalas0