圈内人爆料:实验室内部对模型进步速度的判断远超外界
GregCook2011 · x · 2026-09-13
Adam Majmudar 发长文称,近两周多位实验室员工突然转向安全呼吁,外界合理怀疑是行业协同的「监管俘获」策略,根源在于内外界对模型进步速度感知的巨大落差。
Andrew Curran 转发并补充佐证:以数学为代理指标,o 系列出现前模型几乎无法做高等数学,而下一代模型已能攻克千禧年大奖难题,前后不到两年;编程领域同样如此。这不仅是预训练 scaling law 的单一结果,而是「更大预训练规模 × 更大 RL 规模」多重效应叠加。
他的结论是:凡模型今日已显出初步能力的领域,大概率会在很短时间内达到超人类水平。
所属事件:OpenAI研究员：实验室内部进展远超外界想象(5 条相关)→
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