📝 本期播客简介

本期我们克隆了知名播客《MAD Podcast》的特别节目，主持人是First Mark的Matt Turck，他与Anthropic顶尖AI研究员Sholto Douglas展开了深度对话。Sholto Douglas是一位经历独特的AI专家，他从澳大利亚的击剑世界冠军，到自学AI研究，再到Google和Anthropic的核心团队，一路见证并推动着AI的前沿发展。这次对话围绕Anthropic最新发布的Claude Sonnet 4.5模型展开，它被誉为全球最强的编程模型，在SWEbench基准测试上取得了78%的惊人成绩。Sholto揭示了AI进步的指数级加速，以及强化学习如何让AI学会“何时说我不知道”和自我纠正。最令人震撼的是，他们展示了一个AI智能体能自主工作长达三十小时，构建出一个功能完备的类Slack应用，这预示着AI在“计算机使用”和长期连贯性方面的巨大突破。Sholto坚信，当前的AI发展路径足以实现通用人工智能（AGI），并呼吁我们利用AI的巨大杠杆效应，解决人类面临的全球性挑战。这段对话不仅揭示了AI研究的幕后故事，更展望了我们即将迈入的、由AI驱动的全新世界。

👨‍⚕️ 本期嘉宾

Sholto Douglas，Anthropic的顶尖AI研究员。他是一位经历独特的AI专家，曾是澳大利亚击剑世界冠军，自学AI研究后加入Google，后成为Anthropic核心团队成员。他见证并推动着AI前沿发展，专注于AI对齐和经济影响领域。

⏱️ 时间戳

00:00 开场 & 播客简介

02:11 AI进步的指数级加速：算力超级周期与技术迭代

03:26 嘉宾Sholto Douglas的独特经历

    03:51 Anthropic模型发布节奏与技术加速

    04:41 Sonnet、Opus、Haiku模型区分与Sonnet 4.5的突破

    05:44 Sholto Douglas的个人成长与AI之路

        05:58 击剑冠军与YouTube的启发

        08:10 从机器人操控到Google AI

        09:58 学术障碍与AI研究人才的多元化

    12:05 AI研究人才库的增长与Anthropic的培养策略

    12:29 Google的经历与Gemini项目的挑战

    14:24 加入Anthropic：文化、目标与AI对齐

    15:09 顶级AI实验室的差异：DeepMind与Anthropic的专注点

    16:40 AI研究中的“品味”：理解机制与追求简洁

        18:41 Richard Sutton的“惨痛教训”与通用方法的胜利

        20:08 AI研究中的艺术与科学：数据与直觉的平衡

        21:26 Anthropic实验失败率与“安全实验文化”

    23:19 Anthropic的专注：编程与长期AI对齐

        24:31 Anthropic为何专注于编程：自我研究与经济影响

        25:49 编程作为AI突破口的优势：可处理性与可重复性

26:35 Claude Sonnet 4.5：全球最强编程智能体

    26:49 SWEbench基准测试：Sonnet 4.5的惊人表现

    28:30 模型好坏的真正标准：赋能用户做以前做不到的事

    29:33 创业公司关键教训：押注模型未来能力

    30:39 AI智能体自主工作30小时：构建类Slack应用

    30:48 计算机使用与长期连贯性：AI的自我纠正能力

    32:15 AI的两个维度：原始智能与持续运行能力

    33:06 MetaEvals评测：衡量AI任务时间跨度的进步

    33:54 30小时任务示例：可用的软件而非简单演示

    35:33 技术飞跃的背后：记忆、上下文与自我纠正

    36:49 突破的本质：持续努力与算力的函数

    38:12 强化学习（RL）的影响：从预训练到习题反馈

        41:10 测试时算力与强化学习的相互作用

        42:06 为什么强化学习现在成为突破口：简单方法的有效性与模型质量门槛

        44:33 强化学习与算力投入：推动AI进步的关键

44:56 AGI之路：大语言模型与强化学习的潜力

    45:06 AGI的定义：比大多数人类在计算机任务上更出色

    45:34 模型智力无上限：强化学习在数学与编程领域的应用

    47:44 反方论点与Sholto的看法：Transformer与强化学习的潜力

    49:17 指数级进步的现实：人们对AI加速的误解

    50:25 Sonnet 4.5的通用性：经济学、研究与金融领域的表现

    50:53 GDP评测：衡量AI对经济影响的重要指标

52:03 迎接AI驱动的未来：个体杠杆与全球挑战

    53:00 机器人领域的进展：莫拉维克悖论的挑战与数据、反馈循环的突破

    55:05 结束语

🌟 精彩内容

💡 AI进步的指数级加速与“算力超级周期”

Sholto Douglas指出，AI技术进步正处于指数级加速阶段，尤其在算力供应增加后，今年是“算力超级周期”的真正开端。Anthropic模型发布的快速节奏，反映了预训练和强化学习双范式并行的成果，中档模型Sonnet甚至能超越之前的大模型Opus。

“任何我们能衡量的指标，似乎都在飞速进步。赌指数级增长就对了。”

🛠️ AI研究中的“品味”与“安全实验文化”

在AI研究领域，“品味”指的是从机理上理解目标、追求简洁，以及在信息不全时做出正确推断的能力。Anthropic等顶级实验室通过建立“安全的实验文化”，鼓励研究员自由探索，即使实验成本高昂，也相信长期投入能带来基础性技术突破。

“要从机理上理解你到底想做什么，并且要有一种追求简洁的偏好。”

🚀 Claude Sonnet 4.5：全球最强编程智能体

Sonnet 4.5在SWEbench基准测试上取得了78%的惊人成绩，被誉为全球最强编程模型。Sholto强调，模型的真正价值在于赋能用户做以前做不到的事情。最令人震撼的是，AI智能体能自主工作长达30小时，成功构建出一个功能完备的类Slack应用，这标志着AI在“计算机使用”和长期连贯性方面的巨大突破。

“当一个AI智能体被允许连续工作三十个小时，会发生什么？”

🧠 强化学习（RL）的突破与AGI之路

强化学习（RL）被视为AI进步的关键。它让模型学会了“何时说我不知道”和自我纠正，解决了幻觉问题。Sholto认为，大语言模型与强化学习的结合，足以实现通用人工智能（AGI），即在大多数面向计算机的任务上比大多数人类做得更好。他坚信模型没有智力上限，只要有正确的反馈循环和算力，就能在所有智力活动领域达到甚至超越人类顶尖水平。

“我认为这已经足够了。”

🌍 迎接AI驱动的未来：个体杠杆与全球挑战

Sholto呼吁人们为个体拥有更大杠杆能力的世界做好规划。AI将极大提升数字领域的个体生产力，未来一两年，一个人有望管理一个24/7工作的AI团队。他希望人们能利用AI带来的巨大杠杆效应，去解决全球面临的贫困、健康、住房等重要挑战，让世界变得更好。

“我希望的是，人们能利用模型最初带给我们的数字世界的杠杆，以及未来希望通过机器人带给我们的物理世界的杠杆，去极大地改善这个世界。”

🌐 播客信息补充

翻译克隆自：Sonnet 4.5 & the AI Plateau Myth — Sholto Douglas (Anthropic)

本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的

使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；

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