主要观点总结
文章介绍了OpenAI研究科学家Hyung Won Chung在MIT的演讲内容，阐述了其对AI发展的观点，包括激励模型自我学习的重要性、对待AI的新范式转变、以及模型可扩展性和算力的关键作用。此外，还涉及o1模型的其他观点，如训练与推理的成本对比。
关键观点总结
关键观点1: Hyung Won Chung强调激励模型自我学习的重要性。
他认为激励AI自我学习比试图教会AI每一项具体任务更重要，通过激励结构鼓励模型学习通用技能，以应对数万亿个任务。
关键观点2: 存在从直接教授技能转向激励模型自我学习和发展通用技能的新范式转变。
这种转变是基于AGI所包含的技能太多，无法一一学习的观点。
关键观点3: 模型的可扩展性和算力对加速模型进化至关重要。
Hyung Won认为具有更多计算能力的强大通才通常比专家更擅长特殊领域，大型通用模型能快速适应和掌握新的任务和领域。
关键观点4: 存在一个误区：人们正在试图让AI学会像人类一样思考。
Hyung Won认为机器应该有更多的自主性来选择如何学习，而不是被限制在人类理解的数学语言和结构中。
关键观点5: o1模型的另一核心作者Noam Brown分享了关于训练和推理成本对比的观点。
他认为训练阶段的资源消耗巨大，而推理成本相对较低，凸显了未来模型优化的潜力。
文章预览
“o1发布后，一个新的范式产生了” 。 其中关键，OpenAI研究科学家、o1核心贡献者Hyung Won Chung，刚刚就此分享了他在MIT的一次演讲。 演讲主题为“Don’t teach. Incentivize（不要教，要激励），核心观点是： 激励AI自我学习比试图教会AI每一项具体任务更重要 思维链作者Jason Wei迅速赶来打call： Hyung Won识别新范式并完全放弃任何沉没成本的能力给我留下了深刻的印象。 2022年底，他意识到了强化学习的力量，并从那时起就一直在宣扬它。 在演讲中，Hyung Won还分享了： 技术人员过于关注问题解决本身，但更重要的是发现重大问题； 硬件进步呈指数级增长，软件和算法需要跟上； 当前存在一个误区，即人们正在试图让AI学会像人类一样思考； “仅仅扩展规模” 往往在长期内更有效； …… 下面奉上演讲主要内容。 文章转载自量子位。 01 对待AI：授人以
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