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强化学习之父理查・萨顿最近接受红杉专访，抛出了一个让整个 AI 圈不舒服的问题： 现在的大语言模型，训练完权重就 “焊死” 了。它们不会从交互中学习，不会因为新经验而改变自己。它们只是在调取训练数据，然后用上下文补全。 这不是智能。这是高级检索。 萨顿说，持续学习才是智能的核心本质。人类大脑一直在修改权重 —— 从每一次交互、每一个错误、每一条反馈中学习。而今天的 LLM？出厂即巅峰，之后只会衰退。 RAG、长上下文、LoRA 微调…

强化学习之父理查・萨顿最近接受红杉专访，抛出了一个让整个 AI 圈不舒服的问题： 现在的大语言模型，训练完权重就 "焊死" 了。它们不会从交互中学习，不会因为新经验而改变自己。它们只是在调取训练数据，然后用上下文补全。 这不是智能。这是高级检索。 萨顿说，持续学习才是智能的核心本质。人类大脑一直在修改权重 —— 从每一次交互、每一个错误、每一条反馈中学习。而今天的 LLM？出厂即巅峰，之后只会衰退。 RAG、长上下文、LoRA 微调…

强化学习之父理查・萨顿在红杉专访中直言，当前大语言模型训练后权重固定、无法从交互中持续学习，本质上只是“高级检索”；他提出持续学习才是智能核心，并已创立 Oak Lab 探索这一方向。

“生死事小，流程事大” 近日，网友通过AI制作短片《生死事小》，讽刺中国官僚体制僵化低效、工作人员互相推诿卸责，领导通过繁琐的会议和流程“制造工作”，体现权力。 而实际解决问题的人则处处受到掣肘，最终荣誉归领导，惩罚自己担。 https://t.co/hmhM5JscBn

“生死事小，流程事大” 近日，网友通过AI制作短片《生死事小》，讽刺中国官僚体制僵化低效、工作人员互相推诿卸责，领导通过繁琐的会议和流程“制造工作”，体现权力。 而实际解决问题的人则处处受到掣肘，最终荣誉归领导，惩罚自己担。 https://t.co/hmhM5JscBn

一段由 AI 生成的讽刺短片《生死事小》在社交平台 X 上引发广泛讨论，用虚构场景指向中国基层行政中“流程重于效率”的现象，反映出 AI 视频生成工具正成为低成本、低门槛的社会议题表达载体。