Jonas Hübotter (ETH) - 测试时推理

这篇文章总结了Jonas Hübotter关于测试时计算和局部学习的研究，强调了机器学习中的重大转变。Hübotter的工作表明，通过在测试阶段战略性地分配计算资源，较小的模型可以胜过较大的模型。这项研究引入了一种结合归纳学习和转导学习的新方法，使用贝叶斯线性回归进行不确定性估计。与Google Earth的可变分辨率系统的类比有效地说明了动态资源分配的概念。文章强调了未来人工智能架构持续学习和适应的潜力，提倡基于任务复杂性而不是固定模型大小的混合部署策略，将本地计算和云端计算相结合。这项研究优先考虑智能资源分配和自适应学习，而不是传统的扩展方法。

• •通过战略性的测试时计算，可以优化较小的模型以超越较大的模型。
• •该研究引入了一种结合归纳学习和转导学习的新范式。
• •为未来的人工智能架构提出了结合本地计算和云端计算的混合部署策略。