第13章空手套白狼

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    第13章空手套白狼(第1/2页)
    如果是匿名的话，这笔生意好像有搞头啊。
    无论是继续在DeepMind，还是去推特，这都会是自己的资粮。
    在谷歌，摸一摸首席人工智能专家也不是梦。
    去推特，自己要掏多少钱给这个华国年轻人，那马斯克给自己开的薪水包起码翻倍。
    怎么想都不亏。
    “成交，我会喊人去做小规模验证的。”巴布什金说道。
    陈曦说：“成交。”
    为什么要自己来？
    为什么要有卡？
    空手套白狼不好吗？
    ......
    伊戈尔·巴布什金先是把文档再重新好好看了一遍。
    然后接着把里面一些措辞进行了修改，数据的格式也做了修改，改成更符合自己习惯的命名方式。
    然后才把小实验要用到的东西，通过自己的私人邮箱发给自己的心腹。
    他给陈曦留的也是私人邮箱，不是谷歌的工作邮箱。
    尼克·沃尔什，他招来的手下，在团队里存在感不强，长着一张看上去就睡眠不足的脸，习惯穿着旧卫衣在办公室溜达。
    有能力又忠诚，如果自己要去推特，伊戈尔·巴布什金第一个带的就是尼克。
    “尼克，我发了个邮件给你，你看看，先做个实验，隔离做，不进主仓库，也不用项目名称，你可以把这看成是我的私活。”
    尼克接到电话的时候，正在家里的餐桌旁吃昨天晚上派对带回来的披萨。
    听到后，他丝毫没有感到意外。
    在他看来，伊戈尔老是这样，冷不丁地丢来一段想法，让他做个验证，或者干个别的事情。
    他们的团队每周都会冒出很多有价值的想法，只是最后能落地的少之又少。
    因此他回了个：“好的，巴布什金先生。”
    话音落下，那边挂断了电话，他继续吃披萨。
    吃完才把Mac搬到餐桌上，打开电脑，打开邮箱，打开文档。
    “...候选程序数量、可见测试通过率和策略覆盖度是三件不同的事。模型可以通过大规模采样制造出数量上的繁荣，却仍然在少数失败族里打转...”
    这是直指AlphaCode的漏洞啊，尼克思忖。
    他继续往下看，数据格式写得很具体。
    每个训练样本从题目描述、候选程序到隐含的假设、失败边界、最小反例等等无所不包。
    尼克看到这里，第一反应是麻烦，第二反应是新的数据设置方案大概率有用。
    他开始按文档搭最小验证环境。
    伊戈尔·巴布什金给他的限制很明确：不用内部敏感数据，不碰生产系统，不动AlphaCode主流程，只用公开题目和小规模候选程序集。
    伊戈尔之所以会这样选，是因为他不想被谷歌发现。
    他还想拿着这个模型在谷歌和推特两家之间待价而沽呢。
    尼克从公开竞赛题里挑了一批结构清楚的题，按文档要求整理候选程序，把其中一部分错误解法标上失败原因，再用脚本生成针对性的反例探针。
    一开始他还有点不耐烦，因为这东西过于手工。
    指标漂亮当然是好事。
    但前提是，漂亮的指标得是模型自发生成的。
    而不是事先知道我要什么样的指标，故意设置甚至是手工修剪出来的指标。
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    为什么未来华国的模型在测试表现上和阿美莉卡的模型差不多，但使用体验却有明显差距。
    就是因为针对测试的指标，进行的人工修剪成分过多了。
    来自老板的文档里提前标注了：第一轮要证明失败家族这个变量是否能提供额外信息。
    如果这个变量在小规模手工标注里都没有价值，那就没有必要专门写程序把它给自动化。
    第一天他跑完第一组基线，普通采样加可见测试过滤后，候选程序在语法聚类上看起来很分散。
    按照常规方法看，模型给出了不少不同方案。
    一旦用反例探针重新测试，候选程序开始成片成片倒下。
    变量名不同，循环结构不同，解法看起来不同，最后死在同一种边界条件上。
    尼克盯着结果，又跑了一遍。
    结果差不多。
    他开始兴奋起来。
    隐隐约约的感觉被程序给证实。
    原本模糊的现象突然被测出来了。
    团队里很多人都知道大规模采样会制造虚假的多样性，也知道候选程序之间存在同质化。
    知道是一回事，能把它测出来是另一回事。
    他接着按照文档里的方法训练了一个很小的策略判别器。
    模型粗糙，数据不大

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第13章 空手套白狼

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