On peut pas non plus imaginer augmenter les données d'apprentissage à l'infini, c'est raisonnable d'introduire une limite à la quantité de données. Dans ce contexte, le papier du lien implique une perte de diversité dans la distribution initiale si les données synthétiques remplacent progressivement les donnée.
La méthode de génération des données synthétiques importe peu dans les hypothèses du papier. Et par exemple ça semble évident que si le modèle émet des hypothèses scientifiques et crée des expériences, à la manière d'un scientifique, il n'a pas la possibilité de les tester, il lui faudrait de vraies données pour réellement avancer.
Dernière chose, ce que le papier veut réfuter c'est un peu l'émergence d'une AGI simplement par réapprentissage et croissance exponentielle rapide des performances dans un cadre "on reste dans les datacenter en circuit fermé" je pense, là ou tu peux avoir des boucles rapides.
[^] # Re: Fil mastodon qui discute le papier
Posté par thoasm . En réponse au lien AI Cannot Self Improve and Math behind PROVES IT!. Évalué à 4 (+2/-1). Dernière modification le 29 avril 2026 à 12:06.
On peut pas non plus imaginer augmenter les données d'apprentissage à l'infini, c'est raisonnable d'introduire une limite à la quantité de données. Dans ce contexte, le papier du lien implique une perte de diversité dans la distribution initiale si les données synthétiques remplacent progressivement les donnée.
La méthode de génération des données synthétiques importe peu dans les hypothèses du papier. Et par exemple ça semble évident que si le modèle émet des hypothèses scientifiques et crée des expériences, à la manière d'un scientifique, il n'a pas la possibilité de les tester, il lui faudrait de vraies données pour réellement avancer.
Dernière chose, ce que le papier veut réfuter c'est un peu l'émergence d'une AGI simplement par réapprentissage et croissance exponentielle rapide des performances dans un cadre "on reste dans les datacenter en circuit fermé" je pense, là ou tu peux avoir des boucles rapides.