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超越静态模型:麻省理工学院SEAL框架赋能AI自主学习新范式
麻省理工学院推出的SEAL框架,让语言模型能够通过自主生成数据和自我纠正,实现持续学习和能力提升,突破了传统AI模型的静态局限。这项技术不仅能显著降低对大规模人工标注数据的依赖,提高AI的适应性和鲁棒性,也引发了关于AI可解释性、控制与伦理责任等深层社会影响的思考。
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