主要观点总结
本文报道了关于OpenAI的下一代旗舰模型的质量提升问题，引发AI社区关注。此外，MIT研究者研究了一种名为测试时训练（TTT）的方法，对语言模型在抽象推理任务上的性能有显著提升。该方法在解决新推理问题时，通过在测试时分配适当的计算资源，达到了令人震惊的效果。
关键观点总结
关键观点1: OpenAI的下一代旗舰模型质量提升幅度问题
文章讨论了OpenAI的下一代旗舰模型的质量提升情况，指出由于高质量文本和其他数据的供应量减少，传统的Scaling Law可能不再适用。
关键观点2: 测试时训练（TTT）方法的研究
MIT的研究者研究了测试时训练（TTT）的方法，这是一种在测试（推理）阶段通过不同的手段来提升模型的性能的技术。该方法根据测试时的输入，通过显式的梯度步骤更新模型。
关键观点3: TTT方法的应用和效果
TTT方法被应用于抽象推理语料库（ARC）中，显著提高了语言模型在解决视觉推理问题上的能力。配备TTT的普通语言模型性能可以达到或超过许多神经-符号方法的性能。
关键观点4: 研究结果和挑战
研究结果表明，解决这类复杂任务不一定需要严格的符号组件。相反，解决新推理问题的关键因素可能在测试时分配适当的计算资源。然而，还有更多的工作要做，例如消除对显式、老式符号逻辑的需求，并找到实现AGI的可行途径。
文章预览
机器之心报道 机器之心编辑部 昨天，The Information 的 一篇文章 让 AI 社区炸了锅。 这篇文章透露，OpenAI 下一代旗舰模型的质量提升幅度不及前两款旗舰模型之间的质量提升，因为高质量文本和其他数据的供应量正在减少，原本的 Scaling Law（用更多的数据训练更大的模型）可能无以为继。此外，OpenAI 研究者 Noam Brown 指出，更先进的模型可能在经济上也不具有可行性，因为花费数千亿甚至数万亿美元训练出的模型会很难盈利。 这篇文章引发了业界对于未来 AI 迭代方向的讨论 —— 虽然 Scaling Law 放缓这一说法令人担忧，但其中也不乏乐观的声音。有人认为，虽然从预训练来看，Scaling Law 可能会放缓；但有关推理的 Scaling Law 还未被充分挖掘，OpenAI o1 的发布就证明了这一点。它从后训练阶段入手，借助强化学习、原生的思维链和更长的推理时间，把大模
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