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阿易 AI Notes更新于 10月25日 22:02

Sam Altman 谈递归自我改进的技术代差

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在最近的对谈里,点破了一个正在拉开的技术代差,

AI 导读

Sam Altman 在最近的对谈中称,外界还在比较主流模型的基准跑分,OpenAI 实验室内部测试的前沿数学推理与自我迭代路径已不在同一维度,真正的分水岭是递归自我改进的控制机制。他强调前沿实验成果距工业级稳定应用仍隔着巨大的工程安全验证,最硬的门槛是谁先掌握让模型安全自我迭代的缰绳。

引用

AYi

@AYi_AInotes

卧槽兄弟们,这个真的必须卧槽一下, 刚发现我被 硅谷顶级大佬、 666 万粉丝的 a16z 创始人的 Marc Andreessen 关注了😭😭,Damn!!! 这就是 神奇的 x 吗!!!elon 你这个大帅比我必须夸你把 x 做的太好了,这就是全球最好最牛逼社交平台!没有之一!! a16z 可是全球最有影响力的风投之一啊,投过 Facebook、Airbnb、GitHub、Coinbase,现在在 AI 和 Crypto 上也投得很重, 打字手都颤抖,喵个咪今晚真的睡不着了😭😭

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正文

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在最近的对谈里,点破了一个正在拉开的技术代差,

当外界还在纠结各大主流模型的基准跑分时,实验室内部在测试的前沿数学推理和自我迭代路径,已经完全不在同一个维度了。

大家默认都在看公开发布版本的上下文长度、代码生成正确率,以为各家大模型的能力边界就是网页端展示出来的水平。

但真正的分水岭从来不在交互界面,而在递归自我改进的控制机制。

就像当年工业界刚接触电力系统,外界还在比较蒸汽机和发电机的单次输出功率,内部实验室已经在测试电网自我调控的负荷阀门, 这对技术从业者意味着一个很现实的转变:不要只盯着公开接口的微小改动,底层自我优化框架的工程落地,才是真正拉开断代距离的地方。

当然另外一个角度来看,前沿模型的实验成果距离日常工业级稳定应用,中间依然隔着巨大的工程安全验证,概念突破不等于明天就能落地。

最硬的门槛从来不是模型现在能算多快,而是谁先掌握了让它安全自我迭代的缰绳。 https://t.co/sSRYRE0ZCC

来源

阿易 AI Notes