现在社会各单位的生产力都有机会提高十倍
Posted: Thu Jan 23, 2025 4:01 am
”创始人杨志林化学：“继缩放定律之后，大规模模型开发的下一个范例是辅助学习。”对于通用智能AGI来说，可以分为三个层次：最底层是规模法则，这是第一层创新机会，被OpenAI发现，并实现了最终目标。
另一个层面的创新机会是规模法则中存在一些未解决的问题，例如如何将所有 mods 放入具有单一表示的同一模型中 3 级挑战，例如能够成为更长的上下文并具有更强的推理或遵循指令。决定这一代AI技术上限的核心是文本模型的能力上限。
如果文本模型可以继续提高智商，它们就可以 玻利维亚 whatsapp 数据 越来越复杂的任务。 AI产品能力是由模型能力决定的，这与互联网时代有着本质的区别。如果模型能力不强，产品体验就不会好。人工智能时代的超级应用很可能是AI助手。
这一代AI最大的变数依然在生产力方面。。 ” 复旦大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师肖阳华：“o模型的出现，意味着大型模型的推理能力完全可以达到专家水平，可以说是人工智能进步的一个里程碑。
智能化，将会给企业侧的应用模式带来很大的提升。但是如何模型在智力和感性、理性三个方面的能力不断提升后，将会超越人类的能力，很难预测未来人工智能会对人类产生怎样的影响。大挑战。大规模学习算法在训练过程中教会模型如何有效地使用其思维链，模型可以在响应用户之前生成很长的内部思维链。
距离理科生的水平还有很远的距离。但人类智力的基本能力是思考和推理。 OpenAI的新推理模型展示了人类的思维过程。我们发现 o 的表现优于一些人类专家，成为第一个在此基准测试中做到这一点的模型。
这些结果并不意味着O在各方面都比PhD更有能力，而只是说明该模型更擅长解决PhD需要解决的一些问题。人类目前缺乏人工智能的基本认知框架。 ” 6、复旦NLP实验室的负面观点：“博士级别”GPT-o模型没能解决高中数学“陷阱”问题，准确率只有.%。
另一个层面的创新机会是规模法则中存在一些未解决的问题，例如如何将所有 mods 放入具有单一表示的同一模型中 3 级挑战，例如能够成为更长的上下文并具有更强的推理或遵循指令。决定这一代AI技术上限的核心是文本模型的能力上限。
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这些结果并不意味着O在各方面都比PhD更有能力，而只是说明该模型更擅长解决PhD需要解决的一些问题。人类目前缺乏人工智能的基本认知框架。 ” 6、复旦NLP实验室的负面观点：“博士级别”GPT-o模型没能解决高中数学“陷阱”问题，准确率只有.%。