o1核心作者演讲:激励AI自我学习,比试图教会AI每一项任务更重要(最激励人心的演讲视频2019)

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原标题:o1核心作者演讲:激励AI自我学习,比试图教会AI每一项任务

更重要

关键字:模型,任务,技能,成本,数据

文章来源:Founder Park

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内容摘要:

“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:授人以鱼不如授人以渔先简单介绍下Hyung Won Chung,从公布的o1背后人员名单来看,他属于推理研究的基础贡献者。

资料显示,他是MIT博士(方向为可再生能源和能源系统),去年2月加入Ope

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