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[導(dǎo)讀]Openai關(guān)于其推理模型的最新公告確實(shí)使我停下來,思考AI的發(fā)展方向。多年來,我已經(jīng)看到GPT模型從實(shí)驗(yàn)性變成了我們現(xiàn)在每天從內(nèi)容創(chuàng)建到客戶支持的所有事物的工具。但是,就像GPT一樣令人印象深刻,我們都注意到了它的缺點(diǎn),尤其是在解決復(fù)雜問題或建立邏輯聯(lián)系的任務(wù)時。這就是為什么推理模型的想法感覺就像是一大步的原因。這不僅僅是升級;這是AI能力的轉(zhuǎn)變。

Openai關(guān)于其推理模型的最新公告確實(shí)使我停下來,思考AI的發(fā)展方向。多年來,我已經(jīng)看到GPT模型從實(shí)驗(yàn)性變成了我們現(xiàn)在每天從內(nèi)容創(chuàng)建到客戶支持的所有事物的工具。但是,就像GPT一樣令人印象深刻,我們都注意到了它的缺點(diǎn),尤其是在解決復(fù)雜問題或建立邏輯聯(lián)系的任務(wù)時。這就是為什么推理模型的想法感覺就像是一大步的原因。這不僅僅是升級;這是AI能力的轉(zhuǎn)變。

那么,推理模型到底是什么?他們將如何改變我們習(xí)慣的AI景觀?

從產(chǎn)生單詞到解決問題

如果GPT是我們的創(chuàng)意合作伙伴,那么推理模型就會感覺就像我們一直在等待的分析思想。 GPT非常擅長生成精美流動的文本,但是說實(shí)話,當(dāng)任務(wù)需要更深入思考時,它可能會掙扎。我已經(jīng)親眼目睹了它,并且確信你們中的許多人必須擁有:要求GPT解決多步驟問題或理解細(xì)微的事物可能會令人沮喪。它嘗試,但并不總是能交付。

另一方面,推理模型似乎正在陷入這一差距。它們不是僅僅專注于編寫聽起來不錯的內(nèi)容,而是旨在從邏輯上思考信息。想象一個AI不僅可以起草電子郵件,而且可以幫助您在代碼中解決復(fù)雜問題或弄清楚棘手的道德困境。這就像從有天賦的作家轉(zhuǎn)變?yōu)榧怃J的分析問題解決方案一樣。

為什么感覺很重要

這不僅僅是為了使AI更聰明。這是關(guān)于解鎖能力,可以真正改變我們的使用方式。

1. 應(yīng)對真正的挑戰(zhàn):想象一個AI不僅可以識別問題,而且可以實(shí)際上可以通過解決方案來解決問題,無論是調(diào)試軟件,分析法律文件還是在醫(yī)療案例中提供邏輯建議。這就像有需求顧問。

2. 保持上下文完整:我一直對GPT感到沮喪的一件事是它如何在更長的對話中失去線程。您問了一些詳細(xì)的信息,然后進(jìn)行了幾次交流,感覺就像您討論的內(nèi)容被忘記了一半。推理模型最終可能會解決此問題,從而提供更一致和有意義的互動。

3. 一瞥AGI :關(guān)于人工通用情報的討論很多- 像人類一樣思考和理由的AI。推理模型可能不會在一夜之間讓我們到達(dá)那里,但是他們覺得朝著這個方向邁出了堅(jiān)實(shí)的一步。

GPT要走了嗎?

現(xiàn)在,這是我一直在考慮的事情:這是否意味著GPT模型會過時?老實(shí)說,我不這么認(rèn)為。我認(rèn)為推理模型是對GPT的補(bǔ)充,而不是替代品。

我的想象方式,未來的AI系統(tǒng)將結(jié)合兩全其美的方式。您將擁有GPT,用于創(chuàng)造性,流動的任務(wù),例如集思廣益或?qū)懽?,以及需要邏輯和精確度的推理模型。這就像擁有一位創(chuàng)意作家和同一團(tuán)隊(duì)的分析師一樣。他們可以一起重新定義AI可以做什么。

未來的挑戰(zhàn)

盡管這令人興奮,但仍有許多挑戰(zhàn)。開發(fā)推理模型并不是很小的壯舉。他們將需要更多的計(jì)算能力來訓(xùn)練和部署,這會帶來巨大的成本。

然后是偏見的問題。僅僅因?yàn)锳I在邏輯上可以理由并不意味著它不受其培訓(xùn)數(shù)據(jù)中的偏見的影響。而且,我們不能忽略濫用AI的潛力,即可以使用理由來造成更具說服力的虛假信息,甚至自動化惡意決策。隨著這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展,這些是我們需要仔細(xì)導(dǎo)航的事情。

為什么對我和你很重要

Openai的新推理模型旨在通過關(guān)注邏輯解決問題和上下文保留來超越GPT的創(chuàng)造力。這些模型可以將AI轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲暮献髡撸鉀Q編碼,醫(yī)學(xué)和法律等領(lǐng)域的復(fù)雜挑戰(zhàn)。盡管GPT將與創(chuàng)意任務(wù)保持相關(guān),但推理模型標(biāo)志著朝著像人類這樣的思考和原因的AI邁出的一步。但是,在我們擁抱這個新的邊界時,必須解決諸如偏見,計(jì)算要求和道德問題之類的挑戰(zhàn)。

對我來說,從GPT等生成模型轉(zhuǎn)向推理模型的轉(zhuǎn)變不僅僅是技術(shù)升級。這是對我們生活中AI的重新構(gòu)想。它不再只是關(guān)于自動化任務(wù)或起草文本,而是關(guān)于構(gòu)建系統(tǒng),這些系統(tǒng)可以幫助我們思考,解決和做出更好的決策。

想象一個世界,AI不僅可以幫助您,還可以真正與您合作,解決您最困難的問題并使生活更輕松一些。這就是我在推理模型中看到的潛力,這就是為什么我迫不及待地想了解這是如何發(fā)展的原因。

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