Dario Amodei：Scaling Law 还没遇到上限

主要观点总结

Anthropic CEO Dario Amodei 在《Machines of Loving Grace》中预测了强大AI在2026年的实现，并分享了关于模型训练和产品的细节。他讨论了scaling law、RL、Compute Use等模型训练和产品细节，并强调了未来post-training环节的重要性。Anthropic的优势在于RL，Sonnet 3.5是第一个节省时间的模型，但团队不打算开发自己的IDE。Computer Use不会直接面向C开放，而是以API形式发布。AGI有望推动生物学和医学领域的突破，但存在监管、伦理和复杂性挑战。科学家与AI系统合作将改变科研团队模式，LLM领域仍有许多值得研究的问题。Dario还分享了关于AI safety levels和如何应对高级智能的见解。

关键观点总结

关键观点1: 强大AI的预测和实现

Dario预测强大AI将在2026年实现，并讨论了模型训练和产品的细节。

关键观点2: Scaling law、RL和Compute Use

Dario强调了scaling law的重要性，RL是Anthropic的优势，Compute Use是模型功能之一。

关键观点3: Anthropic的RL和IDE开发

Anthropic重视RL，但目前不打算开发自己的IDE，而是支持外部开发者。

关键观点4: Computer Use的发布和限制

Computer Use作为AI Agent的特性，以API形式发布，而不是直接面向C开放。

关键观点5: AGI在生物学和医学领域的潜力与挑战

AGI有望推动生物学和医学领域的突破，但需应对监管、伦理和复杂性挑战。

关键观点6: 科学家与AI系统的合作

科学家与AI系统合作将改变科研团队模式，AI系统可像研究助理一样分配任务。

关键观点7: LLM领域的挑战和机会

LLM领域有许多值得研究的问题，如机制可解释性和Long Horizon等。

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