主要观点总结
本文介绍了创建“智人”的AI技术进展和背后的团队故事。文章提到了OpenAI的内部路线图和王冠团队的Sapient项目，以及他们开发的新架构“智人”名字的由来和野心。Sapient创始人王冠对现有的Transformer架构存在的局限性和技术问题进行了分析，并提出了通过模仿人脑方式实现AI推理能力的路径。此外，文章还提及了Sapient面临的困难，如与旧模型的比较、资金挑战、人才招募等。文章还描述了Sapient的全球化策略，尤其是他们对日本市场的重视。
关键观点总结
关键观点1: OpenAI的内部路线图展示了通往AGI的五个阶段，但现阶段大部分进展停留在L1阶段。
目前面临的主要问题是Transformer架构的局限性，无法完成复杂任务如推理和规划。
关键观点2: Sapient项目由王冠团队发起，旨在创建一个全新的AI架构来突破Transformer的限制。
该项目的目标是通过模仿人脑方式实现AI的推理能力，旨在进入L2阶段。
关键观点3: Sapient团队面临诸多挑战，包括与旧模型的比较、资金挑战、人才招募等。
团队已经完成了数学验证的基础架构，并正在努力开发具备多步计算、记忆和树搜索能力的非自回归模型。
关键观点4: Sapient团队具有全球化视野，主要部署在海外市场，特别是美国和日本。
他们相信围绕非西方社会文化模型训练数据可能成为下一次技术突破的催化剂。
文章预览
创造“智人”，自主学习+思考。 文 ｜ 徐牧心 编辑 ｜ 刘旌 来源｜ 暗涌Waves（ID：waves36kr) 封面来源 ｜ 《西部世界》剧照 数月前，一张OpenAI内部的图片在网上流传。图中，OpenAI将自己通往AGI的道路分为了五个阶段： Level 1：聊天机器人，具有对话能力的AI。 Level 2：推理者，像人类一样能够解决问题的AI。 Level 3：智能体，不仅能思考，还可以采取行动的AI系统。 Level 4：创新者，能够协助发明创造的AI。 Level 5：组织者，可以完成组织工作的AI。 线路图是美好的，可我们现在大多卡在L1。最显著的例子是：推理能力的缺失使得大模型们甚至无法回答“9.8与9.11谁大”问题。这是因为Transformer架构只能通过搜索海量资料高度拟合一个答案出来，而不能像人类一样回答问题，或者进行推理。也因为无法多步推理，所以你的AI agent无法一键生成规划，很多AI应
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