开放世界AI三项要求及8B模型验证

2026年10月16日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Jianyu Zhang 与 Léon Bottou 的论文，提出开放世界对 AI 的三项要求。论文指出，开放世界要求 AI 具备通用性，能够从少量样本、在较少人类设计先验的情况下承担机器并非为其构建的任务，并且所获数据是分组的而非打乱的。由此推导出另外两项要求：保留超出 iid 泛化所需的丰富表征，以及将输入输出对齐为匹配低维分组的预测解耦。研究在最高 8B 的语言模型上做定性验证，结果显示满足要求的模型随相关任务数据积累而提升，其余模型则退化；论文称扩大规模或层类型交错都无法修复这一问题。截至该报道，尚无后续跟进报道，事件进展停留在论文发布与定性验证阶段。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。