Noam Brown:AI“推理”模型本可以在几十年前出现

诺姆·布朗,OpenAI 人工智能推理领域的领先研究者,最近在圣何塞的 Nvidia GTC 会议上分享了见解,指出如果当时已知正确的方法和算法,"推理"人工智能的进步可能早在20年前就已实现。他解释说:“由于各种原因,这一研究方向被忽视了,”他强调了在方法上存在的一个空白,这个空白本可以更早被填补。
回顾他的研究历程,布朗指出一个关键的领悟:“我在研究过程中注意到,好的,有一些东西缺失了。人类在面对复杂情况时会花很多时间思考,然后再行动。也许这对人工智能会非常有用。”这一观察促使他开发出模仿人类推理的人工智能模型,而不是仅仅依赖计算能力。
他在卡内基梅隆大学的工作,特别是开发出击败顶级人类扑克玩家的 Pluribus AI,体现了这种方法。Pluribus 的突破在于它使用推理来解决问题,这与当时更常见的暴力计算方法形成了对比。
在 OpenAI,布朗参与了 o1 人工智能模型的开发,该模型使用了一种称为测试时推理的技术。这种技术使人工智能在回应前能够“思考”,提高了其在数学和科学等领域的准确性和可靠性。
在小组讨论中,布朗谈到了学术研究与大型人工智能实验室(如 OpenAI)在实验规模上的竞争挑战。他承认,由于现代模型对计算能力的需求不断增加,学术研究的难度也在增加,但他建议学术界可以通过专注于需要较少计算能力的领域,如设计模型架构,仍然能够作出重大贡献。
他强调了学术界与前沿实验室合作的潜力,指出:“前沿实验室与学术界之间存在合作机会。当然,前沿实验室会关注学术出版物,并认真思考,好的,这个论点是否有说服力,如果进一步扩大规模,会非常有效。如果论文中提出了这样的令人信服的论点,你知道,我们会在这些实验室中进行探索。”
布朗的评论尤为及时,因为特朗普政府提议大幅削减科学经费,这一举措遭到包括杰弗里·希顿在内的 AI 专家的批评,他们认为这种削减可能危及全球人工智能研究工作。
他还指出学术界在改进人工智能基准测试中的关键作用,指出:“人工智能基准测试的现状非常糟糕,而这并不需要大量计算资源。”当前的人工智能基准测试往往关注于冷门知识,无法准确反映用户最关心的能力,导致人们对人工智能模型的真实潜力与进展感到困惑。
太平洋时间下午4:06更新:本文早期版本暗示布朗在最初的评论中提到了像 o1 这样的推理模型。实际上,他指的是在 OpenAI 之前关于游戏人工智能的工作。我们对此错误表示歉意。
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评论 (13)
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PatrickTaylor
2025-08-08 10:00:59
Mind-blowing to think AI reasoning could’ve popped off 20 years ago! 🤯 Noam’s talk makes me wonder what other breakthroughs we’re sleeping on right now.
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JackMitchell
2025-08-01 10:48:18
Mind-blowing to think AI reasoning could’ve been cracked 20 years ago! 🤯 Makes you wonder what else we’re sitting on, just waiting for the right spark. Noam’s talk sounds like a wake-up call for the AI world.
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AlbertScott
2025-07-23 16:50:48
Mind-blowing to think AI reasoning could've been cracked decades ago! 🤯 Makes you wonder what else we’re sitting on that’s just a breakthrough away.
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LeviKing
2025-04-23 23:47:27
노암 브라운의 통찰은 정말 놀랍습니다! 20년 전에 '추론' AI가 있었다면 세상이 얼마나 달라졌을까요? 🤯 GTC에서 그의 강연은 우리가 얼마나 놓친 것인지 깨닫게 해줬어요. 하지만 늦었다고 생각하지 말고, 다음 큰 것을 놓치지 않도록 합시다!
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WillGarcía
2025-04-23 15:02:14
ノアム・ブラウンの洞察は本当に驚きです!20年前に「推論」AIがあれば、世界はどれだけ違っていたでしょうか?🤯 GTCでの彼の話は、我々がどれだけ見逃してきたかを思い出させてくれました。でも、遅すぎることはないですよね?次に大きなものを見逃さないようにしましょう!
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ThomasYoung
2025-04-22 16:59:34
As percepções de Noam Brown são surpreendentes! Imagina se tivéssemos IA de 'raciocínio' há 20 anos? 🤯 A palestra dele no GTC foi um alerta sobre quanto perdemos. Mas, melhor tarde do que nunca, né? Vamos torcer para não perder a próxima grande coisa!
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诺姆·布朗,OpenAI 人工智能推理领域的领先研究者,最近在圣何塞的 Nvidia GTC 会议上分享了见解,指出如果当时已知正确的方法和算法,"推理"人工智能的进步可能早在20年前就已实现。他解释说:“由于各种原因,这一研究方向被忽视了,”他强调了在方法上存在的一个空白,这个空白本可以更早被填补。
回顾他的研究历程,布朗指出一个关键的领悟:“我在研究过程中注意到,好的,有一些东西缺失了。人类在面对复杂情况时会花很多时间思考,然后再行动。也许这对人工智能会非常有用。”这一观察促使他开发出模仿人类推理的人工智能模型,而不是仅仅依赖计算能力。
他在卡内基梅隆大学的工作,特别是开发出击败顶级人类扑克玩家的 Pluribus AI,体现了这种方法。Pluribus 的突破在于它使用推理来解决问题,这与当时更常见的暴力计算方法形成了对比。
在 OpenAI,布朗参与了 o1 人工智能模型的开发,该模型使用了一种称为测试时推理的技术。这种技术使人工智能在回应前能够“思考”,提高了其在数学和科学等领域的准确性和可靠性。
在小组讨论中,布朗谈到了学术研究与大型人工智能实验室(如 OpenAI)在实验规模上的竞争挑战。他承认,由于现代模型对计算能力的需求不断增加,学术研究的难度也在增加,但他建议学术界可以通过专注于需要较少计算能力的领域,如设计模型架构,仍然能够作出重大贡献。
他强调了学术界与前沿实验室合作的潜力,指出:“前沿实验室与学术界之间存在合作机会。当然,前沿实验室会关注学术出版物,并认真思考,好的,这个论点是否有说服力,如果进一步扩大规模,会非常有效。如果论文中提出了这样的令人信服的论点,你知道,我们会在这些实验室中进行探索。”
布朗的评论尤为及时,因为特朗普政府提议大幅削减科学经费,这一举措遭到包括杰弗里·希顿在内的 AI 专家的批评,他们认为这种削减可能危及全球人工智能研究工作。
他还指出学术界在改进人工智能基准测试中的关键作用,指出:“人工智能基准测试的现状非常糟糕,而这并不需要大量计算资源。”当前的人工智能基准测试往往关注于冷门知识,无法准确反映用户最关心的能力,导致人们对人工智能模型的真实潜力与进展感到困惑。
太平洋时间下午4:06更新:本文早期版本暗示布朗在最初的评论中提到了像 o1 这样的推理模型。实际上,他指的是在 OpenAI 之前关于游戏人工智能的工作。我们对此错误表示歉意。




Mind-blowing to think AI reasoning could’ve popped off 20 years ago! 🤯 Noam’s talk makes me wonder what other breakthroughs we’re sleeping on right now.




Mind-blowing to think AI reasoning could’ve been cracked 20 years ago! 🤯 Makes you wonder what else we’re sitting on, just waiting for the right spark. Noam’s talk sounds like a wake-up call for the AI world.




Mind-blowing to think AI reasoning could've been cracked decades ago! 🤯 Makes you wonder what else we’re sitting on that’s just a breakthrough away.




노암 브라운의 통찰은 정말 놀랍습니다! 20년 전에 '추론' AI가 있었다면 세상이 얼마나 달라졌을까요? 🤯 GTC에서 그의 강연은 우리가 얼마나 놓친 것인지 깨닫게 해줬어요. 하지만 늦었다고 생각하지 말고, 다음 큰 것을 놓치지 않도록 합시다!




ノアム・ブラウンの洞察は本当に驚きです!20年前に「推論」AIがあれば、世界はどれだけ違っていたでしょうか?🤯 GTCでの彼の話は、我々がどれだけ見逃してきたかを思い出させてくれました。でも、遅すぎることはないですよね?次に大きなものを見逃さないようにしましょう!




As percepções de Noam Brown são surpreendentes! Imagina se tivéssemos IA de 'raciocínio' há 20 anos? 🤯 A palestra dele no GTC foi um alerta sobre quanto perdemos. Mas, melhor tarde do que nunca, né? Vamos torcer para não perder a próxima grande coisa!












