Noam Brown早已预示o1强大推理能力，演讲深度解析AI推理研究脉络

OpenAI研究科学家Noam Brown在演讲中介绍了AI在扑克、围棋和外交等游戏中的突破。

搜索和规划算法在AI的成就中起到了关键作用。

Brown的团队开发了Libratus和Cicero等AI系统，展示了AI在复杂策略游戏中的潜力。

搜索策略能显著提升AI性能，甚至超过模型规模扩展的效果。

Brown建议学术界关注规划和外部验证器的研究。

Brown在2012年开始研究扑克AI，最初认为问题已解决，剩下的只是规模扩展。

2017年，Brown的团队发布了Libratus，成功击败了顶尖职业扑克玩家。

搜索策略的引入使得AI在扑克比赛中取得了显著的胜利。

规划和搜索的方法不仅适用于扑克AI，也在围棋和象棋AI中得到了应用。

Brown提到，使用规划和搜索的方法可以显著提升AI在各种任务中的表现。

Cicero是首个在外交策略博弈任务上达到人类水平的AI，表现优于人类玩家。

Brown强调规划引擎是Cicero的一大创新，能大幅提升性能。

在语言模型中使用规划可以带来显著的性能提升。

Brown讨论了生成器-验证器差距现象，强调在某些领域验证比生成更难。

他提到未来AI的发展趋势可能会更加注重推理时间的计算。

Brown建议学术界关注规划和外部验证器的研究，以避免与大公司的正面竞争。