「可能站在了歷史錯誤的一邊」算是很重的話,而 Sam Altman 真這樣說了。 近日在 OpenAI 的 reddit 版塊上,又展開了一次「Ask Anything」活動,參與答網(wǎng)友文的團隊成員除了 Sam Altman,還包括首席產(chǎn)品官 Kevin Weil,首席研究館 Mark Chen,工程副總裁 Srinivas Narayanan,API 研究負(fù)責(zé)人 Michelle Pokrass,以及研究負(fù)責(zé)人 Hongyu Ren。 在經(jīng)受了DeepSeek的沖擊之后,OpenAI 不可避免的要面對相關(guān)的提問。Sam Altman 認(rèn)為,或許閉源的確是站在了歷史錯誤的一邊,但眼下這不是 OpenAI 的重點。 眼下,他們還在為優(yōu)化 Operator 而努力,還有接下來的新模型和一系列的功能更新。下文為「Ask Anything」的內(nèi)容摘錄,有所編輯及刪減。 Q:4o 圖像生成功能還有計劃推出嗎? Kevin Weil(首席產(chǎn)品官):是的!我們正在努力,我認(rèn)為這值得等待,但可能要過幾個月吧 :) Q:將會有更新以推進語音模式嗎?這是否是潛在 GPT-5o 的終點? Sam Altman:是的,即將推出語音模式更新!但我們應(yīng)該只會叫它 GPT-5,而不是 GPT-5o。目前還沒有時間表。 Q:你認(rèn)為遞歸自我提升是一個漸進的過程還是一個快速起飛? Sam Altman:我認(rèn)為是快速起飛,比幾年前我想象的更有可能,可能是時候?qū)扅c關(guān)于這個話題的東西了... Q:讓我們假設(shè)這是 2030 年,你剛剛創(chuàng)建了一個大多數(shù)人會稱之為 AGI 的系統(tǒng),它通過了你拋給它的每一個基準(zhǔn)測試,并且在速度和性能上超過了你最好的工程師和研究人員。接下來是什么?除了提供 web 版,還有沒有其他的計劃? Sam Altman:最重要的影響,在我看來,將是加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的速率,我認(rèn)為這是提高生活質(zhì)量的最大貢獻。 Srinivas Narayanan(工程副總裁):我們與 AI 交互的界面將發(fā)生根本性的變化。事物將更加主動。AI 將不斷代表我們處理復(fù)雜任務(wù)和目標(biāo),并在后臺進行。當(dāng)有必要時,它們會向我們匯報。機器人技術(shù)也應(yīng)該足夠先進,能夠為我們在這個現(xiàn)實世界中完成有用任務(wù)。 Q:您考慮發(fā)布一些模型權(quán)重和發(fā)表一些研究嗎? Sam Altman:是的,我們正在討論。我個人認(rèn)為我們在這里站在了歷史錯誤的一邊,需要找出不同的開源策略;并不是 OpenAI 的每個人都持有這種觀點,這也不是我們目前的最高優(yōu)先級。 Q:什么時候 O3 會亮相? Sam Altman:我猜不止幾周,不到幾個月。 Q:請允許我們在使用高級語音的同時與文本/畫布交互。我想與之對話,并讓它迭代文檔。 Kevin Weil:當(dāng)然!我們有很多獨立構(gòu)建的好工具——目標(biāo)是盡可能快地將它們送到你們手中。下一步是將所有這些整合起來,這樣你們就可以與一個在搜索時進行推理并生成運行 Python 的畫布的模型進行交流。 所有工具都需要更好地協(xié)同工作。順便說一句,所有模型都需要使用完整工具(O 系列模型還不能使用所有工具),這也會實現(xiàn)。 Q:我們離在常規(guī) Plus 計劃上擁有Operator還有多遠(yuǎn)?機器人部門的第一個目標(biāo)是什么?如何看待像 Trillium、Cerebers 等更專業(yè)的芯片/TPU?OpenAI 正在考慮這個嗎? Kevin Weil:Operator 還沒有具體日期,但計算機使用顯然是長期 AGI 的一部分,我們希望盡快讓每個人都能使用它。現(xiàn)階段反應(yīng)非常棒,我們正在訓(xùn)練一些使 Operator 更快、更便宜的專用模型,這會是下一步。 Sam Altman:Operator 還有幾個月吧。機器人部門的第一個目標(biāo)是進行一次真正優(yōu)秀的機器人的小規(guī)模運行并從中學(xué)習(xí)。GB200 難以擊敗 rn! Q:為什么與 OpenAI 構(gòu)建的其他所有模型相比,Whisper 的發(fā)展似乎停滯不前? Michelle Pokrass:我們于DevDay開源了 v3-turbo! Q:星際之門的成功對 OpenAI 的未來有多重要? Kevin Weil:非常。我們所看到的一切都表明,我們擁有的計算能力越強,就能構(gòu)建更好的模型,制造更有價值的產(chǎn)品。我們現(xiàn)在正在兩個維度上同時擴展模型——更大的預(yù)訓(xùn)練模型,以及更多的強化學(xué)習(xí)/草莓——這兩者都需要計算能力。為數(shù)百億用戶提供服務(wù)也是如此! 隨著我們轉(zhuǎn)向更多為你們工作的代理型產(chǎn)品,這也需要計算能力。所以,把星門想象成我們把你電力/GPU 轉(zhuǎn)化為為你制造神奇事物的工廠。 Q:讓我們談?wù)劚局艿摹复笙蟆,Deepseek。顯然是一個非常令人印象深刻的模型,我知道它可能是在其他 LLM 輸出上訓(xùn)練的。這如何改變你對未來模型的計劃? Sam Altman:這是一個非常好的模型!我們將生產(chǎn)更好的模型,但與往年相比,我們的領(lǐng)先優(yōu)勢將更小。 Q:稍微有點偏離主題,然而作為一個剛剛大學(xué)畢業(yè)并渴望為該領(lǐng)域做出貢獻的人,你能提供一些建議關(guān)于應(yīng)該朝著哪些方向努力嗎?或者,我們是否正以如此快的速度騎在指數(shù)曲線上,以至于已經(jīng)太晚了... Hongyu Ren(研究負(fù)責(zé)人):這個領(lǐng)域發(fā)展迅速。我的建議是專注于你最感興趣的事情,通過與 AI 合作提高 100 倍的生產(chǎn)力。 Q:如果你今天要從零開始一個新的職業(yè),你會選擇哪個領(lǐng)域? Srinivas Narayanan:找到一個你熱情所在的領(lǐng)域或問題區(qū)域——例如,改善健康、為世界創(chuàng)造更多能源等——解決這些問題的具體技術(shù)將隨著時間的推移而改變。AI 在解決這些問題中的重要性也將增加,因此學(xué)習(xí)如何使用它將變得重要。學(xué)會學(xué)習(xí)——保持開放和適應(yīng)。 Q:語音、視頻、屏幕共享、任務(wù)和操作員,您現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)布了許多組件,這些組件共同構(gòu)成了一個非常完整的自動化體驗。在我們說我們擁有一個完整的 AI 體驗之前,是否還有缺失的部分,如果有,它們是什么? Srinivas Narayanan:是的,很多部分正在整合。持續(xù)提升推理能力仍然是關(guān)鍵部分。連續(xù)的視頻輸入和輸出將會非常酷。在任何環(huán)境中的自動化——不僅僅是瀏覽器,還包括整個電腦或其他設(shè)備。以及輕松理解和使用不同應(yīng)用(工作和個人生活)的能力。 本文來源:APPSO
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