OpenAI 研究员：实验室内部看到的进展远超外界想象
ResultBackground2450 · reddit · 2026-09-13
OpenAI 研究员 Adam Majmudar 在 X 发长文，回应外界「过去两周像是全行业协调的监管俘获策略」的解读，试图解释实验室员工突然感到恐惧的原因：内部与外部对模型能力进展速度的认知存在巨大鸿沟。
核心论点：
- 外界对进展的判断基于少数几次大跳（GPT3、GPT4、o1/o3、DeepSeek R1、Fable/Mythos、Kimi K3、Astra），大跳之间看似线性，于是容易得出「scaling 撞墙」的安慰性结论
- 实验室内部则有 scaling law/能力曲线的直接答案。过去十年能力进步只有两种方式：(1) 在已有 scaling law 上继续加大规模，(2) 发现新的 scaling law。「还能不能 scale」实质是「还有多少条未饱和的 scaling 轴」
- 只知道预训练 scaling 时，10T/100T 模型后说撞墙也许合理；但如果有新轴——比如传闻 SSI 破解了 test-time training、或 agent 集群协作规模化的 N 数量上限——墙就不存在
作者暗示实验室看到的曲线令外部观察者难以置信，这也是「突然恐惧」的来源；文末论点在引用处截断。
所属事件:实验室员工缘何集体恐慌:真威胁还是监管俘获(5 条相关)→
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