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【深度】对话Nat Fridman和Daniel Gross:LLM只是快思考,还需要慢思考,预测2024 年…

有新 有新Newin 2024-02-24


年末之际,有新Newin  进一步推出 2024 年度自营专栏—— Newin24 ,计划 100 期,正常情况每周更新 2 期。


上周末,为大家分享了第 1 期 Naval Ravikant内部分享:OpenAI在构建生态,追逐趋势只会被淹没,你可能会获得种子资金,但后轮资金会枯竭....


作为 2024 年度专栏第 2 期内容,今天将为大家带来硅谷硅谷双子星 Nat Fridman 以及 Daniel Gross 年前最新对话(近期 Gemini 发布之后),内容很长,信息量与时效性也都特别高,总计 2.5 万字,需要大家耐心看完。


有新Newin 此前也免费分享过两位的相关内容 硅谷AI投资双子星:Nat Friedman 与 Daniel Gross 如何投出美国人工智能的半壁江山?欢迎回看了解。


这场深度对话的核心话题包括:今天 AI 在学术&产业界的氛围、渐近线以及 AI 的宗教般狂热、OpenAI 的闹剧、OpenAI 的过去&未来、英伟达&Mistral、Google&Apple 以及 2024 年前瞻,以下摘录了这场对话中部分深度且有趣的内容:


  • Daniel 和 Nat 都认为 LLMs 在 AI 领域将继续发挥重要作用,但它们不是最终的解决方案,LLMs 作为一个重要组成部分,并在其上建立一个控制层的概念,以便模型在需要时能够思考和决策;

  • LLMs目前存在的局限性,包括对复杂对话的挑战,以及模型的快速思考和缺乏“慢思考”的能力,他们认为未来的研究可能会集中在改进模型的搜索和选择机制,使其能够更可靠地进行多步任务;

  • 探讨是否需要在 LLMs 之上构建一个确定性系统,以便人类能够更好地管理和控制 AI;

  • 未来 AI 发展的一个关键方向是 Agent 和虚拟助手的发展。他们设想了一种未来,其中 AI Agents 可以在无人监督的情况下执行多个任务,并能够使用工具、完成多个步骤的任务,例如使用浏览器、API 或应用商店插件;

  • 大多数人还没有为计算机使用 Agent 创建大规模的训练数据集。他们认为,构建包含计算机使用记录的大型数据集可能是未来的研究方向之一;

  • 提到了可能的规模扩展,包括预测 GPT-5 规模的模型或 Gemini 之后的模型,以及这些模型是否能够带来更高的性能和可靠性;

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