人工智能（AI）进入了一个新的发展阶段，得益于创新的训练技术。这些方法由OpenAI和其他领先公司引导，旨在创建更智能、高效且具有人类思维能力的模型。
在本文中，我们将看到所有细节。
Summary
更高效的模型和人类推理：IA训练进展如何
人工智能 (IA) 正面临一个关键的转折点，这要归功于创新训练技术的引入，这些技术有望彻底改变该行业。
像OpenAI这样的公司正在努力克服当前方法的局限性，解决可扩展性、成本和能源消耗问题。
OpenAI的o1模型，作为主要的新颖之处之一，具体展示了人工智能如何朝着更人性化和可持续的方式发展。
在过去的几年中，大型语言模型 (LLM) 的扩展已达到关键点。尽管在 2010 年代取得了显著进展，研究人员仍面临越来越多的困难。
Ilya Sutskever, OpenAI和Safe Superintelligence的联合创始人，强调现在的重点更多地转向质量而非数量。
“在正确的方向上攀登是最重要的，”他表示，指出仅仅扩大模型已不足以获得显著的改进。
在这方面，OpenAI 的 o1 模型因其独特的方法而脱颖而出。它不是仅仅依赖于计算资源的增加，而是使用模仿人类推理的技术。
通过将任务划分为阶段并从专家那里获得反馈，o1能够以更准确和战略性的方式处理复杂数据。
此外，采用一种称为“测试时间计算”的方法可以更有针对性地分配计算资源，从而在不显著增加成本的情况下提高性能。
一个具体的例子是由OpenAI的研究员Noam Brown在TED AI会议上展示的这种创新。
确实证明，一个机器人在一局扑克中仅思考20秒，就获得了与一个训练了100,000倍更长时间的模型相当的结果。
这个结果突显了新技术在使人工智能更强大和高效方面的潜力。
能源和数据的挑战
除了高昂的成本之外，大规模IA模型的训练还涉及到显著的能源消耗。 训练过程需要大量的计算能力，对电网和环境产生了切实的影响。
另一个关键问题是数据的稀缺：语言模型已经使用了在线可访问信息的大部分，这为未来的发展创造了前所未有的挑战。
为了解决这些问题，研究人员正在探索更可持续的方法。例如，模型o1使用专业数据，并仅针对需要复杂推理的任务优化处理，减少资源的整体消耗。
换句话说，这些新技术不仅重新定义了模型的训练方式，还可能改变IA硬件市场。
像Nvidia,这样的公司是生产AI芯片的领导者，可能需要调整其产品以应对新的需求。
Nvidia, 在十月份因对人工智能芯片的需求而成为全球最有价值的公司，可能会面临来自提供替代和更高效解决方案的新参与者的日益激烈的竞争。
竞争与创新
其他实验室，包括 Google DeepMind、Anthropic 和 xAI，正在开发 OpenAI 所采用技术的自有版本。这场竞争注定会激发更多创新，为越来越先进和多样化的 IA 模型铺平道路。
日益激烈的竞争也可能降低与人工智能相关的成本，使这些技术对更多的公司和行业更具可访问性。
 由于创新的训练技术进入了一个新的发展阶段。){kind=link}