. @lukaszkaiser 来自 @OpenAI 讲述了为什么泛化仍然是关键： “我对泛化很着迷。我一直认为这是机器学习和理解智能的关键话题。预训练有点不同……它不一定会增加泛化能力。它只是利用了更多的知识。” “我们推动模型。它们学习的是我们教给它们的内容周围的东西。它们仍然有局限性，因为它们不生活在物理世界中，因为它们在多模态方面表现不佳，因为推理仍然很年轻，我们的做法中还有很多错误。” “有人说，这就像在雾中快速驾驶。你永远不知道自己离得有多远或多近。” 完整的节目与 Łukasz 在下面 - 或在 YouTube、Spotify 或 Apple Podcasts 上查找 "MAD Podcast with Matt Turck"。