#自主滑块

1周前

刚看完Andrej Karpathy这期暴论频出的播客： - 今年不是"智能体元年"，我们身处"智能体的十年" - 现在的强化学习就像"通过吸管吸取监督" - LLM悖论：完美记忆 + 泛化能力差 - 人类糟糕的记忆是特性，不是bug - 当你记不住细节时，大脑被迫进入抽象模式，看到"森林"而不只是"树木"。 - 儿童：记忆最差，创造力最强（还没"过拟合"到社会规范） - 我们需要的AI只需要认知核心。剥离记忆，保留算法。也许我们需要的不是更大的模型，而是更会遗忘的模型？ - AI 不会立即取代人类，而会逐步提高工作占比，最终完成 99% 的工作，剩下1%无法取代。 - 以前的教育是为了找到工作，Post-AGI时代教育将像健身房一样，为了乐趣和个人充实。播客开头，AK先重新校准了我们对 AI 的期望。今年不是"智能体元年"，我们身处"智能体的十年"，区别在于，一切没那么快，虽然也没那么慢。他说，现在强化学习就像"通过吸管吸取监督" ，模型尝试几百种方法，最后只得到一个"对错"信号，然后把这个信号广播给成功路径的每一步，包括那些纯属运气的错误步骤。你瞎猜猜中了答案，然后把猜的过程也当成"正确方法"强化，这能学好吗？ AK还提到一个更荒诞的例子：有个数学模型突然开始得满分，看起来"解决了数学"。但仔细检查发现，模型输出的是"da da da da da"这样的完全胡言乱语，却骗过了LLM评判者。这就是用LLM做评判的问题——它们会被对抗样本攻击，因为这些乱码是它们从没在训练中见过的"样本外"内容。更深层的问题是：人类读书时在做什么？ AK说："我们读的书其实是prompts，让我做合成数据生成用的。" 我们读书时不是被动接收信息，而是在内心进行复杂的对话。新只是与已知知识调和，产生新理解，形成个人化的认知图谱。但LLM呢？只是在预测下一个token，缺乏这种"内心对话"机制。人类还有个神奇的"睡眠阶段"。白天我们建立起事件的上下文窗口，睡觉时发生蒸馏过程，将信息整合到大脑权重中。 LLM缺乏这种等效机制，每次启动都是零上下文的白纸。 AK发现了一个根本悖论： LLM悖论：完美记忆 + 泛化能力差人类悖论：糟糕记忆 + 强学习能力为什么？因为遗忘强迫我们抽象。这里AK还有个精妙的类比：模型的预训练权重就像"一年前读过某本书的模糊回忆"，而上下文窗口信息则像"工作记忆"——直接可访问。这解释了为什么in-context learning感觉更"智能"：在预训练过程中，像 Llama 3 这样的模型将 1.5 万亿个标记压缩到它的权重中，每个标记仅存储约 0.07 比特的信息。相比之下，上下文学习的信息吸收速度要高 3500 万倍。当你记不住细节时，大脑被迫提取general patterns（通用模式），看到"森林"而不只是"树木"。而LLM被海量训练数据的完美记忆"分散注意力"，反而阻碍了真正的抽象理解。我们仔细会议人类的学习过程。读过的书大部分细节都忘了，但核心思想和方法论却越来越清晰。原来这不是记忆力差，这是智能啊。更震撼的类比：儿童 vs 成人 vs LLM 儿童：记忆最差，创造力最强（还没"过拟合"到社会规范）成人：记忆中等，创造力中等（已经"坍塌"了部分） LLM：记忆完美，创造力最低（被训练数据"过拟合"） AK提到Erik Hoel的研究：梦境可能就是大脑的anti-overfitting机制。连睡觉都是为了避免过拟合，引入随机性防止思维僵化。这解释了为什么当前AI在"合成数据训练"上会失败。你让GPT对同一本书思考10次，会发现回答几乎一样。这就是"静默坍塌"。模型的输出分布极其狭窄，AK开玩笑说"它实际上只有3个笑话"。在这种低熵数据上训练只会强化模型的偏见，让它变得更糟。而且人类其实也经历类似的"坍塌"过程，儿童富有创造力是因为还没"过拟合"到社会规范，会说出令人震惊的话。但成年后我们也"坍塌"了，重复相同的思想，学习率下降，创造力递减。梦境也可能是大脑的anti-overfitting机制，通过引入随机性防止思维僵化。所以他提出了一个激进想法：我们需要认知核心。剥离记忆，保留算法。让AI像"有方法论但没有百科全书的哲学家"，强制它查找而非回忆，专注于思考的meta-skills。他预测未来20年内，高效的认知核心可能只需要10亿参数，而不是现在动辄千亿参数的模型。大部分参数都在处理互联网上的"垃圾和胡扯"，如果优化训练数据质量，分离认知组件，就能实现极大压缩。当前foundation model的路径是否根本错了？也许我们需要的不是更大的模型，而是更会遗忘的模型？重新理解AI的发展路径早期深度强化学习专注游戏（如Atari）其实是走错了方向。真正目标应该是创造能在现实世界执行知识工作的智能体，不是游戏高手。他回忆自己在OpenAI的早期项目，用键盘鼠标操作网页的智能体，目标是执行知识工作。但项目"太早了"，智能体缺乏必要的"表示能力"，会因稀疏奖励卡住。缺失的关键是强大的预训练模型。今天类似的计算机使用智能体之所以成功，正是因为建立在LLM之上，你需要先有LLM获得强大表示，再构建有效智能体。他的另一个深刻观察：AI不是独立技术类别，而是自动化连续体的一部分。从编译器、代码编辑器到搜索引擎，再到现在的LLM，我们一直在"抽象阶梯"上向上攀登，让机器处理更多底层细节。这解释了为什么AI经济影响主要集中在编程领域，代码本身就是文本，有成熟基础设施（IDE、版本控制），LLM可以无缝接入。相比之下，制作幻灯片这种视觉任务就困难得多，因为没有infrastructure让AI显示"diff"或跟踪变化。但AK也泼了冷水：当前AI编程模型还没准备好真正自动化编程。他亲身体验发现，对于独特的智力密集项目，模型会失败——它们有认知缺陷，误解自定义代码，因为总是默认使用在线常见模式。他感慨"行业跳跃太大，试图假装这很神奇，但其实是垃圾"。 "九进军"的苦涩现实从Tesla自动驾驶5年经验，AK深知从90%工作的demo到99.9%可靠产品的"九进军"有多艰难。每提升一个九，都需要massive effort。他提到自动驾驶演示从1986年就存在，2014年他在Waymo车上体验了完美驾驶，以为技术很接近完成。但现实是demo到产品的巨大鸿沟，在高风险领域尤其如此。在Tesla的五年里，他们可能只推进了两三个"九"，还有更多要走。这种现实主义让他对AGI时间线保持谨慎：这是"智能体的十年"，不是"智能体之年"。当前模型就像"有完美记忆的小孩"或"学者儿童"——能通过博士级测试，却认知上还有严重缺陷：缺乏持续学习、多模态能力、有效使用计算机的能力，以及大脑中海马体、杏仁核等关键组件的类似物。未来的工作模式：自主滑块 AK预测不会出现"瞬间工作替代"，而是"自主滑块"模式：AI处理80%常规任务，人类监督AI团队并管理最复杂的20%。有趣的是，当AI自动化99%工作时，处理最后1%的人类反而会变得极其有价值，成为整个系统的瓶颈，他们的薪资也会提高。教育的范式转换 AK对教育未来的洞察：Pre-AGI时代教育是功利性的（为了工作），Post-AGI时代教育将像健身房一样，为了乐趣和个人充实。他还分享了一个教学技巧：先展示痛点，再给解决方案。通过展示简单方法的局限性来激发学习动机，这样学习者会深刻理解为什么需要复杂解决方案。最后，要真正掌握知识，就要试着向别人解释。解释的过程会迫使你面对理解中的空白，这又回到了他的核心观点：限制和困难往往是学习的催化剂。这 recall 了之前的观点，真正的技术突破往往需要重新思考基础假设。也许AGI的关键不是让机器记住更多，而是学会智能地遗忘。

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