牛津哲学家称 AI 能力提升呈台阶式跃升而非斜率变化

牛津哲学家 Toby Ord 提出对 AI 能力提升曲线的新解读：在断点处做「台阶式抬升」的线性拟合与「斜率变化」在数学上同样简单，但考虑到更强的新版大规模预训练，跃升式解释可能更合理。他补充说，在推理模型与 RLVR 训练出现之前，新一代大规模预训练是大部分新能力突然涌现的主要来源，计算真实年度能力增益需拉长时间尺度。Ord 还指出 METR 完整报告包含扎实的敏感性分析，考虑了 Mythos 预训练造成垂直跳变等替代假设。

2026-11-06 ~ 2026-11-06 · 3 条相关