知名科技專家Yann LeCun近日在社交媒體上探討了實時學習的兩種主要方式。他指出，實時學習可以通過調整任務特定的策略來實現，這被稱為強化學習（RL）。強化學習是指在特定任務中根據環境反饋不斷調整行為策略，以達成最佳結果。另一方面，LeCun提到的第二種方式是調整內部世界模型，這一過程雖然不屬於強化學習，但卻是自監督學習（SSL）的一部分。自監督學習強調在缺乏標註數據的情況下，通過內部模型的調整來提升學習效果。這些觀點對於理解人工智慧的學習過程具有重要意義，並為未來的研究提供了新的視角。
知名科技專家Yann LeCun近日在社交媒體上探討了實時學習的兩種主要方式。他指出，實時學習可以通過調整任務特定的策略來實現，這被稱為強化學習（RL）。強化學習是指在特定任務中根據環境反饋不斷調整行為策略，以達成最佳結果。另一方面，LeCun提到的第二種方式是調整內部世界模型，這一過程雖然不屬於強化學習，但卻是自監督學習（SSL）的一部分。自監督學習強調在缺乏標註數據的情況下，通過內部模型的調整來提升學習效果。這些觀點對於理解人工智慧的學習過程具有重要意義，並為未來的研究提供了新的視角。