论文提出开放世界 AI 的三项核心要求
原文标题：Open-world AI: a Tale of Three Requirements
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论文对比封闭世界与开放世界对 AI 的不同要求，指出开放世界需要机器具备通用性、从少量样本中学习未预设任务。作者将任务建模为共享潜在因子并分解训练目标，推导出三项要求：推理时学习、丰富表征，以及将输入输出对齐到匹配低维组的预测性解耦。在最高 8B 的语言模型上验证，满足要求的模型随相关任务数据积累而提升，其余模型则退化。
- 问题
- 封闭世界范式无法应对开放世界中未预设、少样本的新任务。
- 方法
- 把任务建模为共享潜在因子并分解训练目标，推导出推理时学习、丰富表征、预测性解耦三项要求，在 8B 语言模型上做定性验证。
- 结果
- 满足要求的模型随相关任务数据积累而提升，其余退化；扩大规模或层类型交错都无法修复。
- 影响
- 提示靠堆参数和 iid 数据做通用 AI 走不通，产品侧应关注推理时学习与数据分组结构。
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