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。
文章预览
作者：姚顺雨，OpenAI researcher 编译：海外独角兽 本篇内容是 OpenAI Agent Reseacher 姚顺雨对于 AI 下半场的解读，授权海外独角兽编译。 在 OpenAI o1 模型发布前，我们猜想 LLM 迎来 RL 新范式 ，AGI 路线也随之进入下半场。如果说 LLM 的 pre-training 是对已有知识进行压缩学习，RL 则更需要和环境交互产生新知识。相比 pre-training，RL 的算法和环境搭建更复杂，头部 Labs 对 RL 的探索也尚未收敛。我们该如何思考 RL 的意义，如何更好理解 AI 的下半场？ Shunyu 的这篇文章带来了很多启发。他认为在 AI 训练中，定义问题将比解决问题更重要，evaluation 将比 training 更重要，enviornment 和 priors 的重要性被低估了。 有评论称这篇文章是 Bitter Lesson 级别的存在，或许是因为和 Bitter Lesson 类似，这篇文章也试图从 high level 指出 AI 研究中一种思维范式的彻底改变。 Bitter
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