The Second Half：一位 OpenAI 科学家的 AI 下半场启示录

主要观点总结

本文是OpenAI researcher姚顺雨对于AI下半场的解读，他详细阐述了AI从上半场到下半场的转变。文章指出，随着强化学习（RL）的泛化能力得到突破，我们现在进入了AI的下半场，在这个新阶段中，模型的评估（Evaluation）将比模型训练（Training）更重要。文章还介绍了AI上半场和下半场的区别，以及AI下半场的新游戏规则。

关键观点总结

关键观点1: AI上半场与下半场的转变

随着强化学习的泛化能力得到突破，AI从上半场进入了下半场。在上半场，核心在于开发新的训练方法和模型；在下半场，评估模型的重要性将超过训练模型。新的游戏规则要求重新思考评估方法，并创造出新的评估方法。

关键观点2: AI下半场的新游戏规则

在AI下半场，我们需要开发面向现实世界效用的全新评估设定或任务。通用recipe（训练方法）将轻松超越渐进式改进，而能够打破这套recipe的新假设将成为改变游戏规则的研究。

关键观点3: AI上半场的焦点与下半场的挑战

在AI上半场，玩家专注于攻克电子游戏和标准化考试；在AI下半场，玩家将通过把智能转化为有用的产品来打造数十亿甚至万亿美元的公司。下半场的游戏更加困难，因为它充满了未知，但同时也更加令人兴奋。

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