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# 2024 年计算机图灵奖得主理查德·萨顿，在红杉资本最新专访中泼了一盆冷水

2024 年计算机图灵奖得主理查德·萨顿，在红杉资本最新专访中泼了一盆冷水。
这位公认的强化学习之父直言：大语言模型充其量只展现了四分之一的智能。
当整个硅谷都在疯狂烧钱买算力、用合成数据给模型填坑的时候，
萨顿认为头部实验室已经集体陷入了局部最优。
2019 年写下《苦涩的教训》、教会所有人用通用算力碾压规则的祖师爷，
为什么会在大模型最辉煌的时刻泼出这盆冷水？
大模型漏掉的那大半心智，到底卡在了哪里？
萨顿把矛头指向了一个被行业刻意绕开的底层命题。
大世界假说。
真实世界的复杂度与动态变化，永远呈指数级大于任何模型参数，也大于任何人工建造的模拟器。
智能体永远无法把整个世界一次性装进肚子里。
如今主流 AI 走的是一条两阶段的截流路线：
先抓取互联网上的所有公开历史数据，花数亿美元做一次性离线预训练。
随后把几千亿参数的权重彻底冻结，打包交付。
这种模型没有此时此刻的环境感知，没有与物理世界的实时博弈。
它是一座博学的静态历史档案馆，对下一秒发生的新变量毫无招架之力。
当人类存量文本被消耗殆尽，巨头们转头用模型自产的合成数据来训练下一代模型。
在大世界假说面前，这无异于一种封闭系统里的近亲繁殖。
一个有限参数的容器，无论怎么自我演练，也无法凭空生成真实世界源源不断的未知熵增。
既然离线冷冻有天花板，为什么各大实验室不让大模型在现实交互中持续更新权重？
因为深度学习底层埋着一道几十年来没人跨过去的暗礁。
可塑性丧失。
2024 年 8 月，萨顿团队在《自然》（Nature）杂志发表了一篇重磅论文。
他们证实：传统的反向传播算法在面对持续流动的非平稳现实时，存在致命缺陷。
随着时间推移，深层网络里的大量神经元会逐步饱和、休眠或被旧任务焊死。
模型会迅速丧失吸收新信息的可塑性，最终性能甚至跌落到最简单的线性模型水平。
强行喂入新知识，又会引发灾难性遗忘，把过去掌握的常识全部冲垮。
现有的万卡集群之所以把权重死死冻结，并非技术圆满，纯粹是对网络退化的被迫妥协。
萨顿团队在论文中给出的解法，叫持续反向传播。
它在梯度计算的同时，给网络装上了一套动态代谢系统。
算法持续追踪神经元的活性与效用，定期将低贡献的休眠单元随机重置。
这种机制如同生物大脑的突触修剪，源源不断地为网络注入新的多样性。
深度网络终于能在不遗忘旧经验的前提下，永久维持学习新事物的可塑性。
人类大脑包含约 100 万亿个突触，每天 24 小时在未知世界中感知、预测、行动并实时进化。
它的一生从未冻结过权重。
维持这套心智终身自主学习的功耗，只有区区 20 瓦。
靠数十兆瓦电力冷冻参数堆出来的数字图书馆，终究只是通往真正智能的局部切片。
萨顿与贾维德创立 Oak Lab，将《阿尔伯塔计划》推向产业落地，
目标就是在 5 到 10 年内造出万亿参数、20 瓦功耗、在真实世界中终身学习的心智模型。
真正的技术分水岭，从来不在于谁在旧胡同里堆了更多芯片、跑了更多合成数据。
在于谁能率先打破冷冻参数的枷锁，让机器真正走向永远学习的无限世界。

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