【新智元导读】前OpenAI研究员Kevin Lu加盟由前OpenAI CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab。公司2025年7月获约20亿美元早期融资，估值约120亿美元。Kevin Lu曾主导GPT-4o mini，长期研究强化学习、小模型与合成数据。 深入浅出的讲明白一个事情：与其反复抠架构，不如扩大、丰富、贴近现实的数据来源（如互联网）与数据消耗方式，否则模型始终「见得少、懂得少」。 书籍。较不极端的情况是：若无互联网，我们可能用书籍/教材进行预训练。教材常被视为人类智慧的巅峰：作者受过良好教育，字斟句酌。这代表一种信念：「高质量数据胜于大数量数据」。 总体看，Phi很不错，但尚未证明能达到以互联网数据预训练模型的渐近性能；且教材缺少大量现实世界与多语言知识（不过在算力受限下它们很强）。 一些研究者可能觉得「为了研究进步要转向产物」很奇怪（甚至是干扰），但如果我们关心AGI对人类有益（而不是像AlphaZero那样在真空中聪明），就该考虑AGI的形态（产物）。 对齐。有非常有趣的结果表明：为了得到对齐的模型，必须同时在对齐与未对齐数据上预训练，因为预训练会学到二者之间线性可分的方向。 尽管这是一个产物与研究之间存在紧密联系的特定案例（我们需要这种无限制讨论来实现对齐的研究模型），但我认为你可以想到更多类似的案例，其中互联网的设计决策在训练后影响了最终结果。 「人们想使用互联网」的另一半原因是：人均成本足够低，才能普及并汇聚数据。若互联网需要昂贵订阅，就不会有大规模数据贡献。 互联网对监督式的下一个token预测是如此完美的补充，以致我们甚至可以强说：给定互联网这个「底座」，研究者几乎必然会收敛到下一个token预测。
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? 崔连强记者 魏书丽 摄
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? 洪汉伟记者 敖兵 摄
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