IT之家 3 月 22 日消息，據(jù) The-decoder 報道，特斯拉人工智能和 Autopilot 原負責人安德里杰 · 卡爾帕西（Andrej Karpathy）花了數(shù)月時間手動調(diào)試他的 GPT?2 訓練配置。隨后，他讓一個自主智能體接管了僅僅一個晚上，這個智能體就找到了卡爾帕西忽略的精細調(diào)優(yōu)參數(shù)，這些微調(diào)項之間還存在相互作用，人類很容易遺漏，但對系統(tǒng)性搜索而言卻一目了然。

IT之家注意到，卡爾帕西從中得出的結論是：研究人員應該把自己從流程中抽離出來，至少在存在客觀指標的領域是如此。

“想要充分利用如今已有的工具，你必須把自己這個瓶頸去掉。你不能一直待在那里，去提示下一步該做什么。”他說。

他認為，各大 AI 實驗室的研究者對自己的直覺賦予了太多毫無根據(jù)的信任，而最終，他們正在系統(tǒng)性地把自己的工作自動化掉?？柵廖髦赋?，這其實也正是他們公開宣稱的目標。

盡管模型在編程和其他容易驗證的任務上不斷進步，但卡爾帕西認為，這些進展無法順利遷移到更難量化的領域。

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