OpenAI底层AGI技术被曝光！前研究主管豪言：从此再无新范式

主要观点总结

OpenAI前研究主管Bob McGrew表示，实现通用人工智能（AGI）的关键在于将推理能力落地并重塑价值创造路径。他认为实现AGI的三大支柱是Transformer、规模化预训练和推理。当前AI技术发展迅速，未来趋势仍将继续。对于实现更高智能的关键概念，他认为包括基于transformer的语言模型、大规模预训练、推理能力的引入与提升和多模态能力的增强。尽管推理模型在短期内有很大进展，但未来可能会面临收益递减的问题，预训练的地位仍在但角色正在转型。后训练的目标是塑造模型的人格，与提升智能不同。关于推理的重要性，Bob McGrew表示推理是AGI缺失的关键拼图之一，它使模型能够自我引导推理过程并自行推导出思考方式。此外，对于行业的观点，他认为是时候还在早期研发阶段但已有大量探索和新发现。

关键观点总结

关键观点1: AGI的关键在于将推理能力落地并重塑价值创造路径。

Bob McGrew提出这一观点，并强调了Transformer、规模化预训练和推理在实现AGI中的重要作用。

关键观点2: AI技术发展迅速，未来趋势仍将继续。

Bob McGrew认为过去几年AI技术迅猛进步，未来仍将保持这一趋势。

关键观点3: 实现更高智能的关键概念包括基于transformer的语言模型、大规模预训练等。

Bob McGrew提到了这些概念在增强AI能力方面的重要性。

关键观点4: 推理模型在短期内进展迅速但未来可能面临收益递减的问题。

Bob McGrew认为随着推理能力的成熟，技术潜力可能会被逐渐消耗，进展速度可能放缓。

关键观点5: 预训练在整个流程中的角色已经发生变化。

尽管预训练仍然重要，但其角色已经转变，不再像之前那样简单直接。

关键观点6: 后训练的目标是塑造模型的人格。

与提升智能不同，后训练更多地关注模型的个性塑造和行为表现。

关键观点7: 推理是AGI缺失的关键拼图之一。

Bob McGrew强调推理能力对于实现通用人工智能的重要性。

关键观点8: 行业对推理的理解仍在早期研发阶段但已有大量探索和新发现。

Bob McGrew认为当前对于推理的进展有很多仍不为人所知，因为一线工作人员能看到大量新想法和细节上的改进。

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