微软研究院对话 Jennifer Neville：AI 会犯哪些错，失败能教会我们什么

微软研究院合伙研究经理 Jennifer Neville 在播客中探讨了 AI 模型超出传统基准测试时的异常失败现象，以及评估对提升 AI 性能的作用。她指出在模型表现违背预期时应深入分析训练数据，并分享了使用当前 AI 系统的实践建议。此外，她还结合自身从认知科学到统计关系学习的科研历程，分享了从异常表现中获取研究洞察的经验。