OpenAI联合创始人预测：大模型扩张时代或将终结

        领先的AI公司正在改变策略。与其开发越来越大的语言模型（LLMs），他们正转向测试时计算（test-time compute），即在模型执行期间使用更多的处理能力，而非初始训练阶段。

        据路透社报道，主要的AI实验室正在遇到发展瓶颈。训练这些庞大的LLMs成本高达数千万美元，复杂的系统经常出现故障。有时需要数月时间才能知道一个模型是否按预期工作。

        这种放缓似乎影响了所有人。信息报最近报道称，OpenAI的下一个大型模型Orion在性能上几乎没有超过GPT-4o。谷歌在Gemini 2.0上也在面临类似问题，而Anthropic方面，其首席执行官Dario Amodei表示正在重新规划Opus3.5的开发路线。

        OpenAI联合创始人Ilya Sutskever表示：“2010年代是规模扩张的时代，现在我们再次回到了奇迹和发现的时代。每个人都在寻找下一个机会，”，这一表态格外引人注目，因为Sutskever曾是"越大越好"理念的倡导者。

        AI实验室现在正在研究测试时计算，给予模型更多的时间来解决问题。目标是创建不仅仅计算概率，而是逐步思考问题的AI系统。与快速回答不同，这些模型生成多个解决方案，系统地评估它们，并选择最佳方案。

        这种转变可能会动摇英伟达在AI硬件领域的控制地位。虽然英伟达在训练大型语言模型的显卡市场占据主导地位，但转向测试时计算为其他芯片制造商创造了空间。

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