微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
OpenAI 首席科学家@hwchung27 在MIT演讲中揭示 o1模型训练核心秘密:通过激励模型学习是培养 AGI 系统通用技能的最佳方式。
以下为详情:
Don’t teach. Incentivize.
Non-goal: share specific technical knowledge and experimental results
Goal: share how I think with AI being a running example
Closing
Compute cost is decreasing exponentially
AI researchers should harness this by designing scalable methods
Current generation of LLMs rely on next-token prediction, which can be thought of as weak incentive structure to learn general skills such as reasoning
More generally, we should incentivize models instead of directly teaching specific skills
Emergent abilities necessitate having the right perspective such as unlearning
结束语
计算成本正在呈指数级下降
人工智能研究人员应该通过设计可扩展的方法来利用这一点
当前一代的 LLM 依赖于下一个标记预测,这可以被认为是学习推理等一般技能的弱激励结构
更一般地说,我们应该激励模型,而不是直接教授特定技能
新兴能力需要有正确的观点,例如忘记
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2026-02-04
Agent 越用越聪明?AgentScope Java 在线训练插件来了!
2026-02-03
OpenClaw之后,我们离能规模化落地的Agent还差什么?
2026-01-30
Oxygen 9N-LLM生成式推荐训练框架
2026-01-29
自然·通讯:如何挖掘复杂系统中的三元交互
2026-01-29
微调已死?LoRA革新
2026-01-19
1GB 显存即可部署:腾讯 HY-MT1.5 的模型蒸馏与量化策略解析
2026-01-18
【GitHub高星】AI Research Skills:一键赋予AI“博士级”科研能力,74项硬核技能库开源!
2026-01-10
前Mata GenAI研究员田渊栋的年终总结:关于未来AI的思考
2025-11-21
2025-12-04
2026-01-04
2026-01-02
2025-11-22
2025-11-20
2026-01-01
2025-11-19
2025-12-21
2025-11-23
2026-02-03
2026-01-02
2025-11-19
2025-09-25
2025-06-20
2025-06-17
2025-05-21
2025-05-17