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Ilya罕见发声：大模型「大力出奇迹」到头了
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原文中文，约22600字，阅读约需54分钟。
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内容提要
Ilya Sutskever在采访中表示，AI正从规模化时代回归科研时代，当前的预训练和扩展方法面临瓶颈，需重构研究范式。他指出模型的泛化能力不足，人类学习效率高于AI，未来AI发展应关注提升学习能力和安全性。
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关键要点
- Ilya Sutskever认为AI正从规模化时代回归科研时代。
- 当前的预训练和扩展方法面临瓶颈，需要重构研究范式。
- 模型的泛化能力不足，人类学习效率高于AI。
- AI的影响将会渗透到整个经济体系中，带来明显的经济动力。
- 模型在某些评测上表现良好，但在实际应用中却存在落差。
- 预训练的优势在于数据量庞大，但泛化能力仍需提升。
- 人类的学习能力可能源于进化，而AI的学习机制尚未完全理解。
- AI的未来发展需要关注学习能力和安全性。
- AI的逐步部署与提前规划是确保安全的关键。
- 构建关心有感知生命的AI可能比只关心人类更为重要。
- 未来的AI可能会在多个领域同时被创造出来，带来巨大的经济增长。
- AI的学习能力和人类的学习机制存在本质差异，需重新思考模型训练方式。
- 研究者的品味和对AI的美学特征理解将指导未来的研究方向。
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