Google科学家指出：AI编程范式从“数据”为中心向“模型”为中心转变，智能体和多模态整合是未来关键

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最近，  DeepMind 资深研究科学家 Nenad Tomasev 和 Kaggle CEO D.Sculley 在 2024 极客公园创新大会上分享了他们对 AI 未来发展的深度洞察。 以下是对访谈分享的总结提炼（原文见文末链接）： 强化学习带来的关键突破 Nenad 指出，AlphaZero 的重大突破在于 通过自我对弈生成数据 ，使 AI 不再受限于人类知识。他强调：" 如果你的数据仅来源于人类的表现，那么你的系统可能永远无法超越人类的水平。 " 目前强化学习面临的主要挑战是需要一个清晰的奖励信号。Nenad 认为："为了给出这个明确的目标，我们自己首先需要对'我们想要什么'和'我们想如何做到'有清晰的答案。" AI 开发范式的根本转变 D.Sculley 指出， AI 开发已从数据驱动（AI 1.0）转向模型驱动（AI 2.0）（延伸阅读： 我的有关LLMOPS与MLOPS的共性与差异的分享 ） ："过去需要从收集数据开始，现在是先寻找 ………………………………