#683.Rich Sutton：大语言模型不是真正的智能，我们卡在了一个局部最优里

持续学习是构建通用人工智能的核心，而非仅仅依赖大语言模型的预训练范式。强化学习奠基人 Rich Sutton 与 Khurram Javed 指出，智能的本质在于智能体通过与无限复杂的真实世界交互，自主获取知识并持续优化。‘苦涩的教训’ 揭示了能够随算力扩展的学习算法远优于人类先验知识的堆砌。当前大模型普遍存在部署后权重冻结、缺乏持续学习能力的问题，导致其难以应对动态环境。实现下一代智能的关键在于开发能够自主生成特征、通过经验持续更新权重且不发生灾难性遗忘的算法架构，从而让机器像生物一样在真实交互中不断进化，而非受限于人类预设的模拟器或静态数据。