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OpenAI 正准备推出代号为 Strawberry 的人工智能模型。
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预计在未来两周内发布。
草莓思维
虽然 OpenAI 尚未确认发布细节，它采用了 System 2 思维方式。源于心理学家丹尼尔·卡尼曼在其著作《Thinking, Fast and Slow》中推广的概念，涉及一种缓慢、深思熟虑和分析性的思维模式，以进行有意识的推理。![]()
作为 ChatGPT 的一部分，Strawberry 的初始版本据称只能处理文本输入和输出，缺乏其他 OpenAI 模型的多模式功能。
还被曝出 Strawberry 的思考时间比其当前型号 GPT-4o 长得多，将花费 10-20 秒来处理其输入和潜在响应，然后再分享最终答案以减少错误。
据说是 Strawberry 更注重高级推理和解决问题的能力，展现解决数学问题的能力，到时可能会集成到 ChatGPT。OpenAI 还在开发一种名为 Orion 的模型，该模型使用来自 Strawberry 模型的合成数据。当作一个独立项目开发，很可能成为 OpenAI 的下一个旗舰语言模型。![]()
Open AI：就是玩
对于 GPT-5，网友在 FIFA 中用梅西演绎了 OpenAI 的一系列操作，连连戏耍对手。明明已经突破了防线，都到了球门面前，又来个回马枪，就是玩！![]()
Open AI 已经放弃 GPT-5了。
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甚至在一众新闻媒体中，网友还票选出了最值得信任的狗仔。
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技术瓶颈
虽然 OpenAI 尚未公布有关训练 GPT-4 的全部细节，但已知该模型差不多得有1.76 万亿个参数，奥特曼保守估计训练 GPT-4 的成本超过1亿美元。未来模型的训练成本可能高达数亿甚至数十亿美元，这引发了高盛等公司对 OpenAI 投资回报率的质疑。融了这么多钱却是这种结果，老板们也不太乐意。![]()
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不过 OpenAI 的操作也和前两天的 iPhone 发布会上如出一辙，引发众怒。
从 GPT-3 里程碑式的性能暴增，到现在挤牙膏的产出，奥特曼也练成了故弄玄虚的本领。
网友纷纷担心：
人工智能是否已经到了技术瓶颈？
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话说从今年开始，就不断爆出OpenAI 员工离职，下至员工，上至管理层，就算是初创元老级别的人物也纷纷离去。有人猜测是为了涨薪跳到了别的地方，也有人猜测 OpenAI 已经没什么可以做的东西了。总不可能是工资不到位吧。![]()
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旧饭新炒
Strawberry 的报告与 STaR，一种自学推理机之间被怀疑可能存在某种关联，一些有关 Strawberry 的报告与2022年发表的 STaR 研究论文之间有着许多相似之处。STaR 从一小组展示逐步推理的例子开始，会提示大型语言模型为没有理由的大量问题生成理由。这类似于为 LLM 提供一些经过计算的例子，要求它自己解决类似的问题，这种情况也被称为引导。![]()
该过程利用语言模型现有的推理能力，并通过自学习循环不断改进。STaR 从一小组展示逐步推理的示例开始，它会提示大型语言模型为没有推理的大型问题数据集生成推理。之后过滤检查生成的理由是否能得出正确答案，在只有得出正确答案的理由才会被保留。LLM 针对经过筛选的问题数据集及其对应的成功生成的理由进行微调，增强了模型生成良好理由的能力。重复上面三个步骤，上一步改进的 LLM 用于再次为同一较大的数据集生成原理。这个迭代过程继续进行，模型从其自身生成的推理中学习并随着时间的推移提高其性能。STaR 让模型通过学习自身生成的推理来改进自身，论文作者还认为使用不带推理的示例来引导推理是一种非常通用的方法，并且 STaR 可以作为许多领域更复杂技术的基础。
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链式推理
将复杂问题分解为一系列中间步骤，每个步骤都形成一个逻辑链，有点类似于人类的推理方式。这让推理过程比传统的深度学习更加透明和容易理解，而传统的深度学习可以发现变量之间的隐藏联系，但无法以可解释的方式进行。STaR 和 Strawberry 均在解决数学问题方面取得了成功。STaR 论文分享了 STaR 如何逐步生成数学问题解决方案的示例，有时它们找到的解决方案比实际数据中的解决方案更有效。![]()
希望这次不要再是放空枪了，
那么各位两周后见。
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