是因为训练方法。
神经网络，刨去模型结构和容量的影响，它的表现基本取决于训练数据集。

所以反证一下，如果手上有一个模型A，用它产生数据，然后经过训练得到了一个“克制”它的模型B；
训练会就此停止吗？
显然不会。

一种方法是把B产生的数据加入原来的数据集中一并训练，这样就得到了一个“克制”A和B的模型C；然后再把C产生的数据也加入训练集，又得到了“克制”A、B，C的模型D；
依次迭代下去，得到EFGH...直到数据集达到某个尺寸，把原来A产生的数据挤出去。然后是B，C...

更近一步的想法是，不那么急着把A换出去，随机的保留一些老模型，只有新模型对这些老模型的胜率都提升了，才把新模型产生的数据加入训练集。

前一种方法叫AlphaZero，后一种叫AlphaStar.


【 在 haili (人尔有窍 风吹为籁) 的大作中提到: 】
: 标  题: Re: AI权重之间有没有克制现象？
: 发信站: 水木社区 (Sun Jan 17 17:09:44 2021), 转信
:
: 哦，是不是超出某个水平了就没啥相克了？
:
: 或者是因为AI太稳定
:
: 【 在 GunL 的大作中提到: 】
: : 没有。
: :
:
: --
:
: ※ 来源:·水木社区 http://www.newsmth.net·[FROM: 221.221.94.*]
--
FROM 223.72.70.*