Sam Altman 透露内部系统在攻高维数学
很多人还在死磕各大榜单上那 1% 的模型跑分,
AI 导读
Sam Altman 在视频中透露,OpenAI 内部系统已在研究公众模型接触不到的高维数学,而外部模型仍在学习像人一样聊天。作者认为,一旦模型在形式化数学和长链逻辑上取得突破,就能获得自我验证与自我修改的能力。作者还指出,行业普遍在堆算力,而掌舵者公开讨论的却是给递归自我改进装上物理限速锁。
正文
很多人还在死磕各大榜单上那 1% 的模型跑分, 但 Sam Altman 刚在视频里随口漏出的几句话,直接把AI 圈水面下的代差掀开了: 外面的模型还在拼命学着怎么像人一样聊天, 他们关起门跑的内部系统,已经在啃公众模型碰都碰不到的高维数学了,
很多人没看懂这意味着什么, 大模型刷榜只是文科层面的概率拟合, 一旦模型在形式化数学和长链逻辑上实现突破,
它拿到的就不是一张答卷,而是自我验证和自我修改的入场券.
最反直觉的地方恰恰在这里: 全行业都在抢卡、堆算力、死踩油门, 而真正坐在火山口上的掌舵人, 现在公开讨论的第一件事,居然是要给递归自我改进装上物理限速锁. 什么时候一家公司会开始研究主动刹车? 不是车跑得不够快, 是车速快到连底盘都要散架的时候. 橱窗里展示的永远只是玩具, 实验室里那些不敢全功率放出来的东西, 才是科技巨头真正秘而不宣的底牌. 你在前台看到的是对话框,
人家在后台盯紧的,其实是失控倒计时. 当然,也有可能他们主动踩刹车是在搞公关防守,或者是技术演进真的撞上奇点边界了 hhh https://t.co/sSRYRE0ZCC