主要观点总结
本文探讨了机器学习中的过拟合和泛化问题，介绍了两种现象：顿悟（Grokking）和双重下降（Double Descent），以及它们与模型学习过程中的关系。文章还提到了流形假说，这是理解机器学习模型如何运作和泛化的基本概念。最后，文章推测人工智能需要一个对应原理来联系大模型的行为方式与统计法则，这些统计法则控制和预测了传统的小型模型的行为方式。
关键观点总结
关键观点1: 过拟合和泛化问题在机器学习中的重要性
过拟合是模型算法对其训练数据的学习效果过好，导致无法对新的数据做出准确预测。泛化则是指模型对新的、未见过的数据做出准确预测的能力。确保模型良好泛化是模型开发的目标。
关键观点2: 顿悟（Grokking）和双重下降（Double Descent）现象在机器学习中的特点
Grokking指的是模型突然对正在训练的数据有了深入和透彻的理解，性能出现急剧和意想不到的提高。Double Descent则描述了深度学习模型训练中一种现象，即模型复杂性与性能之间的非单调关系。
关键观点3: 流形假说在机器学习中的应用
流形假说解释了模型如何以及为什么会以这种方式学习。该假说认为高维数据（如图像、声音等）位于高维空间内的低维流形上。如果机器学习模型能够识别和学习这个低维流形，就可以更有效地从数据中理解和泛化。
关键观点4: 对应原理在人工智能中的应用
对应原理可能是一个将大模型的行为方式与统计法则联系起来的原理，有助于解释大模型中的一些奇怪现象。类似于物理学中的经典物理学和量子物理学的共存，人工智能也需要一种对应原理来指导其发展。
文章预览
编译：王庆法 【 译者注：作者在文末推测， 也许人工智能需要一个对应原理——一个将大模型的行为方式与统计法则之间的现象联系起来的原理，这些统计法则控制和预测了传统的小型模型的行为方式 。而 译者在“ 大模型的数理认知框架 ”系列 文章中，找到并详细阐述了这一 微观通往宏观的桥梁：重整化 】 谜题——过度拟合还是泛化？ 训练模型时，事情是这样的——通常建议你绝对不要过度拟合。在某种程度上，这是有道理的，因为过拟合是指模型算法对其 训练数据 的学习效果如此之好，以至于无法对新的、看不见的数据做出准确的预测。但是，了解模型何时开始过拟合会很有用：过拟合的模型也会显示模型算法的目标函数被优化的点，这非常有助于知道何时停止训练。 相反，据说对新的、看不见的数据做出准确预测的模型可以
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