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关键词: AI,人工智能,智能体,大模型

AI迈入经验时代，2025 年 6 月 6 日，第七届北京智源大会在北京正式开幕，强化学习奠基人、2025年图灵奖得主、加拿大计算机科学家Richard S. Sutton以“欢迎来到经验时代”为题发表主旨演讲

关键词: AI,强化学习,扩展计算,人工智能

大模型目前的主导地位只是暂时的，在未来五年甚至十年内都不会是技术前沿。 这是新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton对未来的最新预测。

关键词: AI,DeepMind,Agent,人工智能

本文对DeepMind两位泰斗级科学家David Silver和Richard Sutton的重磅论文《Welcome to the Era of Experience》进行了深度解读，我将其视为AI发展方向的一份战略瞭望图。

关键词: AI,强化学习,ASI,人工智能

强化学习之父Richard Sutton和DeepMind强化学习副总裁David Silver对我们发出了当头棒喝：如今，人类已经由数据时代踏入经验时代。通往ASI之路要靠RL，而非人类数据！

关键词: AI,智能体,AI访谈,人工智能

人类生成的数据推动了人工智能的惊人进步，但接下来会怎样呢？

关键词: AI,图灵奖,强化学习之父,人工智能

强化学习先驱 Andrew Barto 与 Richard Sutton 获得今年的 ACM 图灵奖。

关键词: AI,强化学习,模型训练,stream-x

自然智能（Natural intelligence）过程就像一条连续的流，可以实时地感知、行动和学习。流式学习是 Q 学习和 TD 等经典强化学习 (RL) 算法的运作方式，它通过使用最新样本而不存储样本来模仿自然学习。这种方法也非常适合资源受限、通信受限和隐私敏感的应用程序。

关键词: AI,模型训练,人工智能,强化学习

在奖励中减去平均奖励

关键词: 数据增强,AI,模型训练,视觉强化学习

Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现：在持续学习环境中，标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出，这一现象的主要原因是 "可塑性损失"（Plasticity Loss）：深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时，会逐渐丧失从新数据中学习的能力。

关键词: 深度学习,Sutton,反向传播,模型训练,AI,AI学术

人工神经网络、深度学习方法和反向传播算法构成了现代机器学习和人工智能的基础。但现有方法往往是一个阶段更新网络权重，另一个阶段在使用或评估网络时权重保持不变。这与许多需要持续学习的应用程序形成鲜明对比。