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Absolute Zero 自我學習 AI 概念圖:循環進化的神經網路
TechAI分析

超越人類教導:Absolute Zero 自我學習 AI 驅動超智慧演化

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清華大學等機構推出 Absolute Zero Reasoner,讓 AI 透過自我提問與編程練習實現進化。探討 Absolute Zero 自我學習 AI 如何帶領技術跨越數據瓶頸。

AI 產業的遊戲規則正在發生翻天覆地的變化。長期以來,人工智慧被視為「複讀機」,僅能模仿人類數據。但現在,一項名為「Absolute Zero」的研究證明,AI 可以透過自我提問與自我解答,實現突飛猛進的進化。

Absolute Zero 自我學習 AI 技術解析

清華大學北京通用人工智能研究院(BIGAI)與賓州州立大學的研究團隊開發了「Absolute Zero Reasoner (AZR)」系統。該系統的核心在於讓大型語言模型(LLM)生成具有挑戰性的 Python 編程題目,隨後由同一模型嘗試解答,並透過實際運行代碼來驗證正確性。

邁向自我對弈的超智慧時代

這種被稱為「自我對弈(Self-play)」的機制,與 AlphaGo 擊敗人類圍棋大師的路徑如出一轍。目前,Salesforce 的 Agent0 項目以及 Meta 的研究也朝著相似方向前進。這對於解決目前高質量人類數據稀缺的問題具有舉足輕重的意義。

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