RisetModel 🇨🇳 24.07.2026 13:05

Liang Wenfeng Mengidentifikasi Kemampuan Belajar Berkelanjutan sebagai Kelemahan AI. Bagaimana DeepSeek Mengatasi Masalah Ini?

DeepSeekDeepSeek
Liang Wenfeng, kepala DeepSeek, menyatakan bahwa kemampuan belajar berkelanjutan AI adalah kelemahan utama. Perusahaan sedang mengembangkan metode untuk mengatasi masalah ini, termasuk algoritma fine-tuning yang efisien dan mengadaptasi model ke data baru tanpa harus melatih ulang dari awal.
Liang Wenfeng, CEO DeepSeek, menyoroti bahwa salah satu masalah utama sistem kecerdasan buatan modern adalah kurangnya kemampuan pembelajaran berkelanjutan (continuous learning). Berbeda dengan manusia yang terus-menerus menyerap informasi baru, sebagian besar model AI tetap statis setelah tahap pelatihan dan tidak dapat beradaptasi dengan data baru tanpa pelatihan ulang secara menyeluruh. DeepSeek tengah berupaya mengatasi masalah ini dengan mengembangkan algoritma yang memungkinkan model melakukan penyesuaian (fine-tuning) secara efektif terhadap data baru sambil tetap mempertahankan pengetahuan yang telah diperoleh sebelumnya. Ini mencakup teknik regularisasi yang mencegah terjadinya lupa katastrofik (catastrophic forgetting), serta solusi arsitektur yang memfasilitasi pembelajaran inkremental. Pendekatan semacam ini akan membuat sistem AI menjadi lebih fleksibel dan relevan dalam jangka panjang, yang sangat penting untuk tugas-tugas yang memerlukan pembaruan pengetahuan secara terus-menerus, seperti menganalisis umpan berita atau publikasi ilmiah.
Sumber: DeepSeek (GNews) — asli
Postingan kami sebelumnya tentang topik ini ↓
Berita terbaru