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OpenAI研究主管Noam Brown：特定AI“推理”模型本可提前数十年问世
OpenAI的AI推理研究主管Noam Brown表示，如果研究人员早些年“知道正确的方法”和算法，某些形式的“推理”AI模型可能早在20年前就已经出现。
在周三举行的Nvidia GTC会议上，Brown在小组讨论中提到，这一研究方向被忽视有多种原因。他在自己的研究中发现，人类在面临困境时会花费大量时间思考，这种思考过程在AI中可能非常有用。
Brown曾参与开发在卡内基梅隆大学进行的游戏AI研究，包括击败人类精英扑克玩家的Pluribus。当时，他参与创建的AI独特之处在于其通过“推理”解决问题，而非采用更粗暴的方法。
Brown还是OpenAI的o1模型的构建者之一，该模型采用了一种称为测试时推理的技术，在回应查询前会进行“思考”。测试时推理涉及对运行中的模型应用额外的计算，以驱动一种“推理”形式。一般来说，所谓的推理模型在数学和科学等领域比传统模型更准确、更可靠。
当被问及学术界是否有望在大规模AI实验室（如OpenAI）的层面上进行实验时，考虑到学术机构普遍缺乏计算资源，Brown承认近年来随着模型对计算的需求增加，这变得更加困难。但他表示，学术界可以通过探索对计算需求较少的领域（如模型架构设计）来产生影响。
Brown指出，前沿实验室和学术界之间存在合作机会。前沿实验室会关注学术出版物，并认真思考，如果某项研究在更大规模上应用是否会非常有效。如果论文提出了有力的论据，实验室将会对此进行调查。
在特朗普政府大幅削减科学资助的背景下，Brown的言论引起了关注。包括诺贝尔奖得主Geoffrey Hinton在内的AI专家对这些削减表示批评，认为这可能会威胁到国内外的AI研究工作。
Brown特别提到，AI基准测试是学术界可以产生重大影响的领域。他表示，AI基准测试的现状非常糟糕，而这项工作并不需要大量的计算资源。
目前，流行的AI基准测试往往侧重于测试深奥的知识，其得分与人们关心的任务熟练度相关性较差，这导致了对模型能力和改进的普遍困惑。
