9月20日，OpenAI研究科学家、o1大模型推理研究基础贡献者Hyung Won Chung，在x社媒上分享了MIT演讲内容。其中核心观点是通往AGI通用人工智能唯一可行的方法是激励模型，促进AI的通用技能出现，本视频为上集。

发现一，AI科研正处于范式转变拐点，从传统的人类直接教授AI技能，转向激励自我学习和发展通用技能。因为AGI通用人工智能要求的技能太广博了，无法一一学习，必须掌握让AI自学的方法，以不变应万变。

发现二，大语言模型能够预测下一个token，背后的原理也是一种弱激励结构，即通过大规模多任务学习，鼓励模型学习如何解决数万亿个任务的通用技能，例如语言、推理等，而不是单独解决每个对话问题。

发现三，授人以鱼不如授人以渔。对于人来说，老师都是直接教学生特定技能，但对于AI来说，可以采用更多的算力来缩短学习时间。人类时间有限需要选择学习专业技能或通才技能，但AI不用选择，大算力能出大奇迹。《龙珠》动漫里有个设定，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。对于AI机器来说，这个感知差值要高得多。”因此，具有更多计算能力的强大通才通常比专家更擅长特殊领域。

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