o1核心作者MIT演讲：激励AI自我学习，比试图教会AI每一项任务更重要

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MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 量子位 “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 ………………………………