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论坛 数据科学与人工智能 人工智能
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2025-12-05

在消失了一年多后,这位传奇的人工智能研究者再度现身,并提出了大胆的论断:规模扩展已走到尽头,研究正重焕生机,而他掌握了能够解释人类学习速度为何快于人工智能的“缺失原理”。

  • 目前的模型是“参差不齐”的——在博士级别的基准测试中,它们失败了基本任务,比如修复错误而不破坏其他代码,比如学生为了通过考试学习了1万个小时,但实际上无法学习。

  • 预训练数据正趋于枯竭,这促使人工智能领域从“规模扩张时代”(注重构建更大的模型)回归至“研究时代”——在这个阶段,创意的重要性要高于计算能力

  • 伊利亚声称自己掌握了“缺失的机器学习原理”,解释了为何青少年只需 10 个小时就能学会驾驶,而人工智能却需要数百万次模拟。但他不愿分享这一原理,暗示这正是他的价值超过 10 亿美元的初创公司 SSI 正在研发的内容

  • 强化学习现在比培训前消耗更多的计算量,因为推理推广消耗了大量的资源,而每次推广的学习量相对较少。

  • 时间表预测:5-20年后,系统能像人类一样高效学习,然后成为超人——不是对冲,他相信在那个时间窗内确实有可能。

为什么重要:

这是自 OpenAI 发生混乱以来,人工智能领域最具影响力的人物首次公开发表实质性言论。他提出的“公司比创意多”的观点非常深刻——当每个人都扩展同一个架构时,执行优势就会崩溃。隐含的原理分析表明,SSI可能具有真正的研究优势,而不仅仅是计算套利。最具挑衅性的是:目标不是“完成AGI”,而是培养一个在工作中学习并跨实例融合知识的超级聪明的15岁孩子。

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