AI 趋势正在"中场休息"体育游戏app平台，在此之前教师＞评估，在此之后评估＞教师。
这是OpenAI 职工、姚班学友姚顺雨给出的最新判断。
AI 发展分为高下两阶段。上半场以模子和措施为中心，中枢构建了模子和教师措施；跟着 AI 工夫纯熟，下半场的重心转向如何界说有践诺真谛的任务、如何灵验评估 AI 系统的进展。
这条目商讨者要实时颐养念念维和妙技树标的，可能要更接近于居品司理。
为啥会出现这种颐养？
因为强化学习终于能泛化了。
在姚顺雨最新的 blog 中，他系统性阐释了如上不雅点以及背后念念考。主张刚刚发布就获取了不少业内东说念主士的招供：
我高兴你的不雅点。评估中还有少许值得有计划：老本成为越来越关键的影响身分。
离线 RL/ 无监督学习→在线 RL 学习计谋。咱们是不是也曾准备好转型了？
值得一提的是，这篇著述也有 AI 参与了撰写。
这篇博文是基于我在斯坦福大学和哥伦比亚大学的演讲。我使用 OpenAI 深度商讨来阅读我的 PPT 并打了草稿。
AI 下半场是居品的游戏
姚顺雨示意，东说念主工智能发展走向新阶段，咱们的念念维口头应该变一变了。
把重心从管制问题革新到界说问题，在新时期评估比教师更关键。
咱们不仅要念念考"咱们能否教师一个模子来管制 XX "，而是要念念考"咱们应该教师 AI 作念什么？咱们如何估量着实的越过？"
为啥这样说？
先来看 AI 的上半场发生了什么。
AI 上半场：措施为王
在 AI 发展的"前半场"，最有影响力的责任东要蚁合在模子和教师措施（如 Transformer、AlexNet、GPT-3），而不是任务或基准。即便是十分关键的基准数据集如 ImageNet，其援用量也不到 AlexNet 的三分之一。
究其原因，是因为措施比任务更难、更道理。
构建新算法或模子架构频繁需要潜入的瞻念察和复杂的工程实践——比如反向传播算法、AlexNet、Transformer 这样的冲破；比较之下，任务的设定时时只是把东说念主类的已有任务（如翻译、图像识别）回荡为可度量的轨范，工夫含量相对较低。
没什么瞻念察力，致使都没什么工程力的体现。
加之，任务容易界说但不够通用，而措施（如 Transformer）却可被平淡应用到 NLP、CV、RL 等多个界限，从而产生跨任务的通用价值。
一个好的模子架构或算法不错在多个基准上"爬山"（hillclimb），因为它具有通用性和纯粹性。这亦然为什么"措施胜于任务"在这个阶段成为主导逻辑。
尽管这种以"措施翻新"为主导的范式合手续多年并催生了浩大冲破，但这些措施的蕴蓄最终带来了范式颐养的临界点——
这些基础才气的集成也曾不错构建出"可责任的 AI 任务解法配方（recipe）"，也就意味着：咱们终于不错追究有计划如何管制果真任务本人，而不单是是构建更强的模子。
强化学习里，算法是次要的
姚顺雨以为，配方有三要素构成：
大限度言语教师
猜想与数据的限度化
推理与行动
具备这三要素即可产出矫捷且苍劲的 AI。
通过强化学习不错意会为何是这三要素。
强化学习的三大中枢是算法、环境和先验学问。
恒久以来，强化学习商讨者大多主要心扉算法，冷落环境和先验。但跟着训导增长，行家发现环境和先验对本体效果影响浩大。
然而在深度强化学习时期，环境变得很关键。
算法的性能频繁特定于它的开辟和测试环境。淌若冷落了环境，就可能缔造一个"最优"的算法，但这个算法只是在特定情况下很强。
那为什么不发轫找出着实想要管制的环境，然后再找最允洽它的算法？
姚顺雨示意，这恰是 OpenAI 领先的念念路。
OpenAI 领先的策画等于把总共数字宇宙变成一个不错用强化学习管制的"环境"，然后用明智的 RL 算法来管制这些环境中的任务，最终杀青数字通用东说念主工智能（digital AGI）。
OpenAI 在这个念念路下完成了许多经典责任，比如用 RL 打 Dota、管制机械手等。
但它并莫得杀青让 RL 管制猜想机 / 上网的问题，RL Agent 也无法迁徙到其他环境，似乎差了点什么。
到了 GPT-2/3 时刻，OpenAI 知晓到，缺的是先验学问。
需要引入苍劲的言语先验学问，才能管制在复杂环境中难以泛化的问题。这使得 RL Agent 在聊天或网页任务中有权贵擢升，如 WebGPT、ChatGPT。
但这好像和东说念主类机灵上仍旧有分离，比如东说念主类不错跋扈上手一个新游戏、哪怕是零样本，然而那时 AI 作念不到。
影响泛化的枢纽是"推理才气"。
东说念主类不是单纯实施教导，而是会进行空洞念念考。比如："地牢危机 → 我需要刀兵 → 莫得刀兵 → 可能藏在箱子里 → 箱子 3 在柜子 2 → 那我先去柜子 2 "。
姚顺雨说，推理是种"奇怪"的行为。
推理本人不奏凯窜改宇宙，但其空间是无尽组合的。在传统 RL 框架中，它是"不合算"的 —— 推理不像行动那样有即时响应，反而会"稀释"奖励。
但淌若把"推理"加入 RL 的行为空间，并吞并言语预教师模子的先验，就不错带来极强的泛化才气。访佛于：天然你濒临的是无尽个空盒子，但你从过往训导中学会了如安在空盒子中识别有价值的聘请。
是以，一朝有了好的言语预教师先验 + 允洽的环境联想（允许言语推理），RL 法本人反倒变得次要。
o 系列、R1、Deep Research、智能体等，都是由此而来。
粗略正如乔布斯所说，你无法猜想将来的一丝一滴是如何率领的；惟有回头看时，你才能把它们串联起来。
下半场要有新的评估规定
由此，配方窜改了 AI 社区的比赛规定。
开辟新模子→刷新基准→创建更难的基准→更强的新模子。
这种规定在 AI 发展的上半场是有必要的，因为在模子智能水平不够高时，提高才气频繁会提高遵循。
可问题是，尽管 AI 也曾在种种基准测试（如围棋、SAT、讼师考研、IOI 等）中越过东说念主类，但这些成立并未着实回荡为践诺宇宙的价值或遵循。
Jason Wei 的一张图不错很好讲明这一趋势，AI 刷榜的速率越来越快，然而宇宙因此窜改了吗？
姚顺雨以为刻下的评估口头主要存在两方面局限，导致 AI 在管制践诺问题上严重脱节。
1、假定任务是孤立同分散的（i.i.d.）：
模子被条目孤立完成每个任务，然后取平均得分。这种口头忽略了任务之间的连贯性和学习效应，无法评估模子恒久稳健才气和系念机制的关键性。
2、假定评估经由应自动化且与东说念主无关：
刻下模子接管输入 → 完成任务 → 接管评分。但果真宇宙中，大大批任务（如客户管事、软件开辟）都需要合手续的东说念主机互动。
管制之说念等于从头联想评估口头，为下半场制定新的游戏规定。
姚顺雨以为翻新的评估应该逼近践诺宇宙任务、优化模子配方管制任务，酿成新的正向轮回。
这个游戏很难，因为它生分，然而也很令东说念主快乐。
上半场的玩家管制视频、游戏和考研任务，下半场的玩家则期骗智能创建有用的居品，缔造起价值数十亿致使数万亿好意思元的公司。
宽待来到 AI 下半场！
姚班学霸、念念维树作家
终末再来先容一下本文作家姚顺雨。
他旧年加入 OpenAI，担任商讨员，负责商讨智能体。
他身上的枢纽字有：
清华姚班
姚班联席会主席
清华大学学生说唱社连合首创东说念主
普林斯顿猜想机博士
他的商讨效率包括：
念念维树（Tree of Thoughts）：让 LLM 反复念念考，大幅提高推理才气。
SWE-bench：一个大模子才气评估数据集。
SWE-agent：一个开源 AI 门径员。
终末，想要阅读更原汁原味的版块，可戳：
https://ysymyth.github.io/The-Second-Half/
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— 完 —
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