DeepMind 推出“苏格拉底式学习”：AI 自主增强新方法

Google DeepMind 发布了一篇关于“苏格拉底式学习”的论文，介绍了一种新的递归自我完善方法。该方法使AI系统能够自主增强其能力，超越初始训练数据的限制。通过结构化的“语言游戏”，AI系统能够在封闭环境中运行，无需外部数据。为了实现目标，智能体必须满足三个关键条件：反馈与目标一致、广泛的数据覆盖范围、足够的计算资源。该方法允许AI进行自我博弈，生成数据并完善技能，无需人工输入。智能体不仅从环境中学习，还可以重新配置其内部系统，消除固定架构的限制。
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