新论文:超越人类监督扩展大规模推理模型,通往超级智能的阶梯
Zhiqin Yang · hf · 2026-09-01
Hugging Face 上新发布的论文 《Scaling Large Reasoning Models beyond Human Supervision: A Path toward Superintelligence》 提出了一条将大规模推理模型(LRM)扩展到人类监督之外的结构化阶梯(structured ladder):核心思路是依赖自主奖励(autonomous rewards)与自我生成经验(self-generated experience)来驱动模型持续进化。论文同时系统识别了这一路径的风险,并给出了对应的评估维度,为后人类监督时代的模型扩展提供了框架性路线图。
「漫话AGI」频道最新
- 伦理学金句:出于后果主义的原因,做义务论者 — JacquesThibs · 2026-10-18
- 转发观点:未来会像笑「相机偷灵魂」一样笑 LLM 智能论 — TimDarcet · 2026-10-18
- 观点交锋:AI 拉不动 GDP 曲线,太空复制经济才能 — alz_zyd_ · 2026-10-18
- Chris Albon:未来 20 年将是「人类工作终结」论调与持续新任务的拉锯 — bradneuberg · 2026-10-18
- Coevolution 大会12月湾区办:大厂研究员与神经科技 futurist 共探人机协同进化 — bradneuberg · 2026-10-18
- Yacine 谈 RL 算法:比预训练 scaling law 更接地气的工程美学 — yacineMTB · 2026-10-18