根据Andrej Karpathy（@karpathy）的观点，在对AI系统应用人类反馈强化学习（RLHF）时，保持强有力的正则化至关重要（来源：Twitter，2025年6月25日）。Karpathy指出，正则化不足会导致模型输出质量下降，影响模型的精确性和可靠性。该观点提醒企业在利用RLHF优化大型语言模型时，必须重视正则化策略，以保障模型性能和输出可信度。这对于提升用户体验和商业应用中的AI可靠性具有直接意义。

据@akshatgupta57在推特发布的最新研究，AI终身知识编辑需要更好的正则化方法，以保持模型在下游任务中的持续稳定表现。该论文与伯克利AI团队合作，证实通过优化正则化策略，可以有效避免模型在知识更新时遗忘已学信息。这一突破为构建可持续学习、动态知识维护的AI系统带来实际商业机会和市场应用前景（来源：@akshatgupta57，2025年5月23日）。