“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：
思维链作者 Jason Wei 迅速赶来打 call：
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。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 OpenAI 担任研究科学家。加入 OpenAI 之前，他在 Google Brain 负责大语言模型的预训练、指令微调、推理、多语言、训练基础设施等。
在谷歌工作期间，曾以一作身份，发表了关于模型微调的论文。（思维链作者 Jason Wei 同为一作）
回到正题。在 MIT 的演讲中，他首先提到：在他看来，AI 领域正处于一次范式转变，即从传统的直接教授技能转向激励模型自我学习和发展通用技能。理由也很直观，AGI 所包含的技能太多了，无法一一学习。（主打以不变应万变）
具体咋激励呢？？他以下一个 token 预测为例，说明了这种弱激励结构如何通过大规模多任务学习，鼓励模型学习解决数万亿个任务的通用技能，而不是单独解决每个任务。他观察到：
对此他打了个比方，“授人以鱼不如授人以渔”，用一种基于激励的方法来解决任务。然后 AI 就会自己出去钓鱼，在此过程中，AI 将学习其他技能，例如耐心、学习阅读天气、了解鱼等。其中一些技能是通用的，可以应用于其他任务。面对这一“循循善诱”的过程，也许有人认为还不如直接教来得快。但在 Hyung Won 看来：
换句话说，面对有限的时间，人类也许还要在专家 or 通才之间做选择，但对于机器来说，算力就能出奇迹。他又举例说明，《龙珠》里有一个设定：在特殊训练场所，角色能在外界感觉只是一天的时间内获得一年的修炼效果。原因也众所周知，大型通用模型能够通过大规模的训练和学习，快速适应和掌握新的任务和领域，而不需要从头开始训练。
他还补充道，数据显示计算能力大约每 5 年提高 10 倍。
总结下来，Hyung Won 认为核心在于：模型的可扩展性算力对加速模型进化至关重要此外，他还认为当前存在一个误区，即人们正在试图让 AI 学会像人类一样思考。但问题是，我们并不知道自己在神经元层面是如何思考的。在他看来，一个系统或算法过于依赖人为设定的规则和结构，那么它可能难以适应新的、未预见的情况或数据。造成的结果就是，面对更大规模或更复杂的问题时，其扩展能力将会受限。
回顾 AI 过去 70 年的发展，他总结道：与此同时，面对当前人们对 scaling Law 的质疑，即认为仅仅扩大计算规模可能被认为不够科学或有趣。Hyung Won 的看法是：举个例子，在机器学习中，一个模型可能在小数据集上表现良好，但是当数据量增加时，模型的性能可能会下降，或者训练时间会变得不可接受。这时，可能需要改进算法，优化数据处理流程，或者改变模型结构，以适应更大的数据量和更复杂的任务。也就是说，一旦识别出瓶颈，就需要通过创新和改进来替换这些假设，以便模型或系统能够在更大的规模上有效运行。除了上述，o1 另一核心作者 Noam Brown 也分享了一个观点：
这意味着，在模型开发过程中，训练阶段的资源消耗非常巨大，而实际使用模型进行推理时的成本则相对较低。有人认为这凸显了未来模型优化的潜力。
不过也有人对此持怀疑态度，认为二者压根没法拿来对比。
对此，你怎么看？Hyung Won Chung 演讲 PPT：参考链接：本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：一水
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