这个还是能够解决的。

我也搞机器学习好些年了，上学时就做图像识别。人工智能起起伏伏的，每次都是曙光又都渐渐平静。但现在的预训练模型我认为实用性很高，大力出奇迹的给了一个新思路。规模可能是决定性因素。



【 在 talentcat @ [GreenAuto] 的大作中提到: 】
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: 你这是被网文忽悠了
: 数据和训练根本解决不了这个问题，因为问题的本质是你无法高效的从一大堆样本中分辨出哪些是正样本哪些负样本而引起的corner case。而不是样本不够多
: 端到端回避这个问题的代价就是训练飘了，这个不是靠优化可以解的，无解
: 不优雅的办法就是强行在最后加规则，我猜这是理想接下来要做的事情


#发自zSMTH-v-@realme RMX3300
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