硅谷101播客1:10:54

E242|最快半年AI跑通自进化?与陈天桥首席科学家聊聊硅谷模型必争之地

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E242|最快半年AI跑通自进化?与陈天桥首席科学家聊聊硅谷模型必争之地

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TL;DR · AI 摘要

AI自我进化技术有望半年内实现闭环,但需解决递归漂移等关键挑战,Apodex通过发现模型探索科学难题。

核心要点

  • Apodex发现模型通过多子agent验证解决未解难题
  • AI自我进化闭环最快半年实现但递归漂移需2-3年解决
  • Heavy Duty Solver强调元能力而非特定领域优化

结构提纲

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  1. AI自我进化从科幻走向现实,Anthropic提出RSI概念并呼吁人类设计减速机制。

  2. Apodex通过预训练、后训练和Harness实现自我进化闭环,强调代码能力作为底层支撑。

  3. 多子agent互相验证可规避递归漂移,DeepResearch技术使Apodex在多个榜单领先。

  4. 模型需具备科学家般的品味和判断力,当前仍依赖人工校准防止'走火入魔'。

  5. 自我蒸馏可能成为解决方案,陈天桥推动的'AI宪法'聚焦Heavy Duty Discovery。

思维导图

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  • AI自我进化技术
    • 技术路径
      • 预训练/后训练/Harness闭环
      • 代码能力作为底层支撑
    • 验证机制
      • 多子agent互相验证
      • DeepResearch技术优势
    • 核心挑战
      • 防止递归漂移
      • 培养科学家般品味

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

章节

  1. 要点

    Apodex发现模型通过多子agent验证解决未解难题

    Apodex发现模型通过多子agent验证解决未解难题

  2. 要点

    AI自我进化闭环最快半年实现但递归漂移需2-3年解决

    AI自我进化闭环最快半年实现但递归漂移需2-3年解决

  3. 要点

    Heavy Duty Solver强调元能力而非特定领域优化

    Heavy Duty Solver强调元能力而非特定领域优化

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#AI#自我进化#Apodex#Heavy Duty Solver#RSI

节目笔记

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从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在,不过短短两三年,AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月,Anthropic在一份公开报告中预测,AI未来将进入"递归自我提升"(Recursive Self-Improvement, RSI)阶段,并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。 AI自我进化会以多快的速度到来?未来的AI,它会在通往真理的道路上与人类并肩作战,稳步破解医学、气候等种种难题,还是会在暗处走向失控? 本期播客,泓君邀请到专注做“发现模型”的AI公司Apodex的两位首席科学家,杜少雷和Beibin,一起聊聊AI的自我进化与自我验证。 Apodex是一家陈天桥出资创立并亲自主导的公司,这家公司给自己的定位也非常的特别,他们只做一件事—— heavy duty solver,意思是专啃那些没有标准答案,人类自己都不知道从哪下手的难题。他们管自己想做的模型叫做 discovery model。不是从已知的信息里面找答案,而是要提出人类还没有想到过的假设,自己想办法去验证它,去解决这个世界上还没有被解决的科学难题。 嘉宾预言,最快半年,AI就能跑通一次完整的自我进化闭环。但要实现持续的、可靠的递归提升,模型必须具备“自我验证”能力。这很像人类科学家的基本功:大胆假设,小心求证。而要让AI做到这一点,关键的前提是——教会大模型真正拥有科学家一样的品味和判断力。

【主播】 泓君,硅谷101创始人,播客主理人

【嘉宾】 Simon Shaolei Du(杜少雷),Apodex推理模型与训练首席科学家,华盛顿大学计算机科学与工程学院副教授 Beibin Li (李辈滨),Apodex自我进化与编程首席科学家

【你将听到】 自我进化背后的底层能力 03:00 AI自我进化不是新概念,两三年前就有了 06:48 RSI概念火了,背后是模型能力变强了,长程任务表现更好了 09:20 技术上如何训练AI做好长程任务?算法+数据+infra 12:45 Coding能力代表了模型自我进化的底层能力 14:29 用自我验证规避“递归漂移”,代码领域相对可控 16:21 Apodex的验证方法:多个子agent互相验证 19:11 自我进化三条路径:预训练、后训练、Harness 23:56 另一项关键能力DeepResearch,Apodex如何做到多个榜单第一? 29:19 技术范式决定了多个agent组团解决问题效果好于单个 31:18 模型自动进化后,会碾压agent团队吗?垂直领域护城河仍在

自我进化关键一步——学会提问 34:19 Apodex定位:用Discoverative框架解决人类未解难题,不把Token当生意 36:18 “发现模型”最难之处:提出超出经验范围的假设,并去验证 37:52 让AI像科学家一样提问,需要模型有更好的品味 43:31 如何避免大模型拍马屁?远离大众偏好 46:30 “AI宪法”定义性格,顶级科学家数据校准品味

巩固品味,阻止“跑偏” 51:33 AI巨头都在做科研发现模型,判断问题价值是关键 55:32 不同于AI for Science,Heavy Duty Solver是通用模型,强调元能力 57:25 最快半年能跑通自我进化的第一个闭环,但解决递归漂移还需要2-3年 58:43 让科学家睡不着觉的问题:如何防止AI“走火入魔” 01:00:04 解决方案仍靠人工手调,“自我蒸馏”也许是个方法 01:04:28 人类只是warm start,未来AI将形成自我品味,就像AlphaZero 01:06:18 陈天桥与Apodex:制定“宪法”,聚焦Heavy Duty Discovery

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Special Guests: 李辈滨 and 杜少雷.