被问是否改变「RL 没有足够 bits」的看法，Toby Ord 回应立场未变
tobyordoxford · x · 2026-09-24
在 @camhowe1729 问及是否更新了对「RL 没有 enough bits」理论的看法后，Toby Ord 回应称感谢推荐 Beren Millidge 的文章，但立场基本未变：重读自己的旧文后认为观点依然站得住，其中不少预测已应验，包括 RL 时代的 AI 会在被 RL 训练的任务子集上大幅变强——也就是今天所说的「jagged（参差的）」能力分布。
所属事件:Toby Ord 重申 RL 信息效率受限论：每 FLOP 可学信息低于预训练(5 条相关)→
「漫话AGI」频道最新
- Nina Schick：最大风险不是超级智能，而是我们没能建设 — NinaDSchick · 2026-11-12
- 斯坦福办 AI 科研协作黑客松：聚焦人与智能体共创研究 — StanfordHAI · 2026-11-12
- keerthanpg:机器人学家仍不接受苦涩教训,CoRL 现场五阶段哀伤 — keerthanpg · 2026-11-12
- AI 2027 作者回应质疑：预测已注明以无减速为前提条件 — eli_lifland · 2026-11-12
- 数学家为何恐慌:AI 正让「声誉点数」通胀贬值 — virtuolie · 2026-11-12
- 投资人直言：消费软件的 AI 扩散将是最慢的 — MartinGTobias · 2026-11-12