人工智能训练误差掉到接近零，不能当成已经会了。一种常见的形状是：训练题先被记住，没见过的题仍接近乱猜，再继续训一段时间，没见过的题才突然上来。在乱猜那一截停下来验收，验收的是记忆。记忆和会做，是两列。只看训练曲线就放行，会把还不会的系统写成已经可靠。没见过的那一列空着，方案作废。

人工智能学会痛点在把拟合读成泛化

训练曲线下降，最容易被读成正在学会。下降的前半段，常常只是把见过的题装进去。装进去之后，曲线可以已经很平，人就觉得该停了，或者该部署了。此时拿一张训练里没有的题，答案仍像在猜。猜和会，在曲线上可以离得很近，在题上离得很远。

后面那一下突然上来，也容易被误读。上来的那一天才像学会，但若你没有把前面乱猜的区间标出来，你会以为它一直都会，只是分数慢慢涨。慢慢涨和突然会，对你什么时候该验收，不是同一个建议。突然会之前验收，就是在记忆上签字。

也不是所有任务都会出现这种滞后。有的题训练和没见过的一起变好。一起变好，就不要硬写成先记后会。硬写和漏写都是错。错在没有把两列分开看。分开看了，形状自己会告诉你停在哪一截。

人工智能学会验收五步：训练和没见过分列、乱猜区间标出、停训位置写明、突然上来之前不签字、两列一起报

1. 每次报告同时有训练题和没见过的题。只有一条曲线，报告无效。
2. 没见过的仍接近乱猜时，状态写成在记，不论训练误差多低。
3. 停训或部署的位置写在这两列旁边。停在在记，不得写成已会。
4. 若没见过的是突然上来的，签字放在上来之后，不放在上来之前的平段。
5. 对外不得只报训练曲线。两列缺一，标题里的已会拿掉。

上表里，已会只出现在没见过的题已经离开乱猜之后。训练曲线单独到不了那一格。

人工智能现场怎么把停的位置写死

停训单上两行：训练误差，没见过的题对了多少。第二行空着，停训单不能关闭。我们见过训练误差归零的当天就交付，三天后用一批新题抽查，对的比例仍接近猜。交付说明里只有一条下降的曲线。

没见过的题要真的没进过训练，不能是把训练题换个说法。换个说法仍可能是记忆。抽查人要能指出这些题的来源晚于训练材料的截止。指不出，第二行无效，状态退回在记。

突然上来若只发生在一种题上，不要写成全部会了。会了的题型单列。没上来的题型保持在记。全部会了这四个字，要等单列都离开乱猜。有一列还在猜，全部就还不能写。

人工智能常见翻车是用再训一会儿掩盖已经签早了

签早了之后再训，后来真的会了，人会把早签改写成有先见。先见要看签字时没见过的那一列。那一列当时在猜，早签就是签错。签错留在记录里，不要涂掉。

另一类翻车是没见过的题太少，偶然对几道就写成上来了。上来要有事先说好的题量。题量不够，状态仍是在记。不够的题量被凑满之后才能改状态。

状态改早的对外稿撤回。撤回说明写当时没见过的比例，不写后来补训的结果。后来的结果另开一行。两行并成一行已会的，并回去，直到早签那一行还看得见。看得见的那一行若被脚注藏起来，脚注不算。早签必须留在正文，和后来的结果并排。并排之后若有人把早签涂成当时已会，涂改无效，状态退回在记，直到没见过的那一列按当时的数字重写。重写用的题必须能证明当时没进过训练。证明不了的数字不能填进那一列，状态继续停在在记，不得改口成当时其实已经会了。改口出现一次，当季所有已会的对外句暂停，直到早签那一列按原数字放回正文。放回之前，后来补训的好结果不得单独拿出来讲。单独讲了的场合，要把早签的原数字补在同一段里，否则这段整段作废，作废的段落不得改写后再贴回正文。

结论：人工智能训练误差归零，只说明见过的题记住了

会不会，看没见过的题。还在猜，就停在在记。突然上来之后，再谈验收。

你下次说已经训练好了，先看没见过的题还在不在猜、停的位置在哪一截。两格空着，先不要交付。

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