牛津学者 Toby Ord：基准 scaling 难外推真实世界收益

牛津人类未来研究所研究员 Toby Ord 在关于递归自我改进（RSI）的讨论中指出方法论困境：用近期模型的基准测试 scaling 结果论证「计算回报率 r>1」难以外推到真实世界，预训练 Scaling 就曾出现 Kaplan 与 Chinchilla 定律的类似误判，基准误差增长未必能换算成现实收益。他还提出技术猜想：模型通过更长思维链（CoT）获得的效率提升可能遵循幂律，使 RSI 文献中的关键参数 β 保持恒定。

2026-10-21 ~ 2026-10-21 · 4 条相关

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