okx 9月13日消息，据Dwarkesh Patel频道访谈整理报道，多位AI研究员包括OpenAI联合创始人John Schulman、Charlie O’Neill与Beren Millidge在讨论中指出，递归自我改进（RSI）未必会带来短期内的“智能爆炸”，当前“Transformer+强化学习”范式可能在泛化、持续学习和样本效率上遭遇渐近瓶颈。嘉宾认为，大模型进步正从单纯算力扩展转向数据效率与稀疏/模块化架构，蒸馏与基于真实部署数据的持续学习，将成为中小实验室对抗头部实验室模型垄断的重要路径。访谈预计，未来1–2年AI有望在特定知识工作场景带来约10倍生产力提升，而要实现在所有计算机可完成任务上全面超越人类专家的通用智能，仍需约3–5年时间，对齐目标的设定被视为人类保留时间最长的核心职责之一。
Arthur Hayes：AI债务两种结局都通向印钞
« 上一篇
1小时前
开发者：iOS 27存在私有接口，可用第三方模型替换Siri后端
下一篇 »
44分钟前
