云开体育如若测试时筹画成为延迟AI系统的下一步-开云官网切尔西赞助商(2025已更新(最新/官方/入口)

　　分析指出，比拟传统的堆砌筹画智商和数据的西宾要道，被称为“测试时筹画”（Test-time Compute）的新要道更有助于提高AI模子的斟酌智商，这种要道无意让AI模子在恢复问题前，有更多时辰和筹画资源进行“想考”。众人指出，如若测试时筹画成为延迟AI系统的下一步，对专注于高速推理的AI芯片的需求可能会大幅增多。

　　作家：赵雨荷

　　起首：硬AI

　　迈向超等智能系统的AI实验室正认识到，可能需要变调谈路。分析指出，比拟传统的堆砌筹画智商和数据的西宾要道，被称为“测试时筹画”（Test-time Compute）的新要道更有助于提高AI模子的斟酌智商。

　　据TechCrunch报谈，多位AI投资者、独创东谈主和CEO走漏，比年来AI实验室用于教育模子智商的“AI延迟定律”（AI scaling laws）正炫夸出边缘收益递减的迹象。他们的不雅点与近期的陈诉一致，这些陈诉标明顶尖AI实验室中的模子教育速率已不如以往。

　　咫尺，险些通盘东谈主皆运行承认，仅通过增多筹画智商和数据量来预西宾大型言语模子，并指望其造成某种全知万能模子的谈路，是行欠亨的。这也许听起来不言而谕，但延迟定律曾是开荒ChatGPT、教育其性能的环节身分，也可能影响了很多CEO斗胆斟酌通用东谈主工智能（AGI）将在几年内到来的信心。

　　OpenAI和Safe Super Intelligence的和解独创东谈主Ilya Sutskever上周对媒体暗意，“通盘东谈主皆在寻找延迟AI模子的新花式”。本月早些时候，Andreessen Horowitz和解独创东谈主Marc Andreessen在一档播客中提到，刻下AI模子似乎皆趋向于智商的上限。

　　不外，有AI领域的CEO、筹谋东谈主员和投资者如故运行声称，行业正进入延迟定律的新纪元：“测试时筹画”（Test-time Compute）被以为是一项高出有远景的新要道，无意让AI模子在恢复问题前，有更多时辰和筹画资源进行“想考”。

　　“咱们正看到一种新延迟定律的出现，”微软CEO纳德拉（Satya Nadella）周二在微软Ignite大会上说，他指的是扶持OpenAI o1模子的测试时筹画筹谋。

　　此外，Andreessen Horowitz合鞭策谈主、Mistral的董事会成员、曾是Anthropic天神投资东谈主的Anjney Midha在采用媒体采访时暗意，“咱们咫尺正处于延迟定律的第二纪元，也就是测试时延迟。”

　　AI延迟定律失效？

　　自2020年以来，OpenAI、谷歌、Meta和Anthropic等公司取得的AI模子快速朝上，主要归功于一个环节判断：在AI模子的预西宾阶段使用更多的筹画资源和数据。

　　在这一阶段，AI通过分析无数数据连合的模式来识别和存储信息。当筹谋东谈主员为机器学习系统提供富足的资源时，模子频繁在斟酌下一个词或短语方面进展更好。

　　第一代AI延迟定律让工程师通过增多GPU的数目和数据量来教育模子性能。尽管这种要道可能如故达到瓶颈，但它如故改变了通盘行业的疆城。险些每家大型科技公司皆押注AI，而为这些公司提供GPU的英伟达如今已成为人人市值最高的上市公司。

　　然则，这些投资是基于延迟无意握续发展的预期而作念出的。毕竟，延迟定律并不是当然、物理、数学或政府制定的法律，它并未被任何东谈主或事物保证会以疏通的速率不绝下去。即等于驰名的摩尔定律，也在运行了较永劫辰后逐渐失效。

　　Anyscale和解独创东谈主、前CEO Robert Nishihara在对媒体暗意，

“如若你只进入更多的筹画资源和数据，模子越作念越大，酬报会逐渐递减，要保管延迟定律的运行并保握朝上的速率，咱们需要新想路。”

“当你如故阅读了100万条Yelp接洽，再读更多接洽可能不会带来太大增益，但那是预西宾。对于后西宾的要道还相对不老练，还有很大的修订空间。”

　　尽管如斯，AI模子开荒者可能仍会不绝追求更大的筹画集群和更大的数据集进行预西宾，而这些要道可能仍有一定的教育空间。举例，马斯克最近完成了一台领有10万GPU的超等筹画机Colossus，用于西宾xAI的下一代模子。

　　但趋势标明，仅通过现存计谋使用更多GPU无法达成指数级增长，因此新的要道运行得到更多温雅。

　　测试时筹画：AI行业的下一大赌注

　　当OpenAI发布其o1模子的预览版时，就告示这属于寂然于GPT的新系列模子。

　　OpenAI主要通过传统的延迟定律（即在预西宾阶段使用更多数据和更多筹画智商）修订了其GPT模子。但据称，这种要道咫尺的增益已不再权贵。o1模子框架依赖于一个新观念——测试时筹画（test-time compute），之是以这么定名，是因为筹画资源是在给与到提醒后（而不是之前）才使用的。分析以为，这种技艺在神经采集布景下的探索还未几，但如故进展出后劲。

　　一些东谈主如故将测试时筹画视为延迟AI系统的下一种要道。

　　Andreessen Horowitz的Midha暗意，

很多实验标明，即使“预西宾”的延迟定律可能正在放缓，“测试时”延迟定律——即在推理历程中为模子提供更多筹画资源——仍然不错权贵教育性能。

　　驰名AI筹谋员Yoshua Bengio则暗意，

“OpenAI的新‘o系列’进一步推动了[连贯想维]，需要更多筹画资源，也因此需要更多动力，咱们因此看到了一种新的筹画延迟形式：不单是是更多的西宾数据和更大的模子，还包括破耗更多时辰‘想考’谜底。”

　　举例，在10到30秒的时辰里，OpenAI的o1模子会屡次再行提醒我方，将一个复杂的问题领会为一系列更小的问题。现崇拜OpenAI o1责任的Noam Brown尝试开荒不错打败东谈主类的扑克AI系统，在最近的一次演讲中，Brown暗意，他防备到东谈主类扑克玩家在出牌前会花时辰谈判不同的情景。2017年，他引入了一种要道，让模子在出牌前“想考”30秒。在此时间，AI会模拟不同的子游戏，推演不同场景可能的恶果以细则最好手脚。最终，这种AI的斟酌进展比他过去的要道教育了7倍。

　　需要防备的是，Brown在2017年的筹谋并未使用神经采集，因为那时它们尚未普及。然则，上周麻省理工学院的筹谋东谈主员发表了一篇论文，标明测试时筹画权贵提高了AI模子在推理任务上的进展。

　　咫尺尚不清醒测试时筹画如何大限制本质。这可能意味着AI系统在处置艰涩时需要非常长的“想考”时辰，可能是数小时致使数天。另一种要道可能是让AI模子同期在很多芯片上“想考”问题。

　　Midha暗意，如若测试时筹画成为延迟AI系统的下一步，对专注于高速推理的AI芯片的需求可能会大幅增多，这对Groq或Cerebras等专注于快速AI推理芯片的初创公司来说是好音信。如若找到谜底与西宾模子雷同需要无数筹画资源，那么AI领域的“挖掘器用”提供商将再次受益。

　　无论AI筹谋的前沿情况如何，用户可能在一段时辰内感受不到这些变化的影响。不外，AI盛开商将不遗余力地不绝快速推出更大、更智能、更快的模子，这意味着多家最先的科技公司可能会出动其推动AI范畴的要道。

　　本文来自微信公众号“硬AI”，温雅更多AI前沿资讯请移步这里

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