В течение многих лет основным принципом искусственного интеллекта было простое допущение: ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, которые он просматривает. Больше корми его, дольше тренируй, и он будет работать лучше. Меньше корми его, и он начнет спотыкаться. Новое исследование, проведенное инженерной школой USC Viterbi, было принято к рассмотрению на конференции IEEE SoutheastCon 2026, которая проходила 12-15 марта. Это наводит на мысль о чем-то гораздо более удивительном: при наличии правильного метода модель искусственного интеллекта может значительно повысить свою производительность на территории, на которой она едва обучалась, значительно превосходя то, что могли бы позволить одни только данные об обучении.
Новости от techxplore
