判别器与生成器差距（Discriminator-generator gap），似乎正成为人工智能科学创新中最关键的理念之一。通俗地讲，这个概念是指： - 生成器（Generator）会不断提出新的想法或解决方案； - 判别器（Discriminator）则负责衡量这些想法的好坏，并决定它们是否有效。

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判别器与生成器差距（Discriminator-generator gap），似乎正成为人工智能科学创新中最关键的理念之一。
通俗地讲，这个概念是指：
- 生成器（Generator）会不断提出新的想法或解决方案；
- 判别器（Discriminator）则负责衡量这些想法的好坏，并决定它们是否有效。
IT技术
( twitter.com )

5个月前由宝玉提交

判别器与生成器差距（Discriminator-generator gap），似乎正成为人工智能科学创新中最关键的理念之一。

通俗地讲，这个概念是指：

生成器（Generator）会不断提出新的想法或解决方案；
判别器（Discriminator）则负责衡量这些想法的好坏，并决定它们是否有效。

当生成器越来越善于创造，而判别器的标准越来越高、判断越来越准确时，这两者之间的差距（gap）会推动AI持续地优化和创新。这就像一位学生（生成器）在不断地尝试新方案，而导师（判别器）则不停地告诉他“好不好”，引导他不断进步。

为什么说这是一个特别重要的想法呢？

因为如果你有：
足够的计算力（Compute）
聪明的搜索策略（Clever search）
清晰的评估标准（Measurement）

那么，几乎所有能够被测量和评估的事物，都能被人工智能逐渐优化甚至超越人类的极限。

尤其最先被攻克的，将会是那些具有以下特点的领域：
可以快速验证效果（Quick verification）
能持续给出反馈信号（Continuous reward）
可大规模应用（Scalable）

举个例子，最近轰动科学界的 AlphaEvolve 就完美地体现了这一点：它在一个清晰的评估标准下，通过持续测量、快速反馈，不断地演化出超越人类直觉的新科学成果。

所以，“Measurement is all you need”（测量即一切），这个观念可能在未来深刻改变科学与技术创新的格局。

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