Understanding AI 迎来新作者 Dan Kagan-Kans
Understanding AI 宣布 Dan Kagan-Kans 加入团队成为新作者,他此前做了十年 Mosaic 杂志执行编辑,过去一年作为自由记者撰写了《The left is missing out on AI》等报道,并采访了 Hans Moravec。
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Understanding AI 宣布 Dan Kagan-Kans 加入团队成为新作者,他此前做了十年 Mosaic 杂志执行编辑,过去一年作为自由记者撰写了《The left is missing out on AI》等报道,并采访了 Hans Moravec。
作者分析 OpenAI 训练智能体协作的新范式,认为多智能体集群类似推理扩展,是把算力换成性能的新途径。文中引用 Noam Brown 访谈称 10,000 个智能体数天内解决 Navier-Stokes 问题,但他本人表示多智能体方法的贡献不足 10%;Anthropic 报告指出从 1 个扩展到 10 个智能体收益最大,更多智能体主要带来提速而非更优结果。
Anthropic 员工 Jacob Coxon 宣布辞职并称 OpenAI 和 Anthropic 都在不负责任地行事,其推文浏览量超过 1.7 亿次,他登上 CNN、CBS 和 Fox News,使 AI 风险成为主流话题。
OpenAI 宣布用 10,000 个智能体求解千禧年难题 Navier-Stokes,但数学家 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 员工 Levent Alpöge 此前已在做相关研究并公开批评 OpenAI 抢发。作者认为 OpenAI 花费数百万美元算力抢先完成学术工作,破坏了数学界开放协作的规范;Terence Tao 则指出该结果对实际物理应用意义有限。
推荐理由:作者借时间线复盘指出,砸重金抢先解决问题虽然合规,却冲击了数学界开放协作的规范。
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