OpenAI Q*(Q-Star)更多信息爆料和猜測:
- Q*可能具備自主學習和自我改進的能力。
- Q*模型可進行自主決策,可能已具備輕微自我意識。
- GPT-Zero項目解決了數據問題,自己”生產“數據。
- OpenAI可能正在利用計算機合成數據進行訓練。
據Reddit用戶爆料和猜測:Q*可能是一種非常先進的具有“可怕數學能力”的模型,已經具備自主學習和自我改進的能力。
該模型能夠通過評估其行為的長期后果,在廣泛的場景中做出復雜的決策。
Q*可能與強化學習中的Q-learning算法有關,這是一種評估在特定情境下采取特定行動的好壞的方法。還提到了Q-Value和Bellman方程,這些都是強化學習中的重要概念,用于指導AI在不同情境下做出最優決策。
簡而言之,Q*似乎是一個高級的人工智能模型,能夠在多種情境中學習和做出最優決策,具有自主學習和自我改進的能力。
而根據 Theinformation 今天的報道,OpenAI的首席科學家 Ilya Sutskever 領銜的一個名叫 GPT-Zero 的項目實現了巨大突破。他們克服了訓練數據限制的困難,可以自己合成訓練數據。
據悉,Ilya Sutskever的 GPT-Zero 的項目,幫助 OpenAI 克服了在獲取足夠高質量數據來訓練新模型方面的限制。
此前Ilya在一次采訪中說到:
“Without going into details I'll just say the Data Limit can be overcome..."
“無需詳細說明,我只是說數據限制是可以克服的......”
GPT-Zero項目的研究主要使用計算機生成的數據來訓練模型,而不是從互聯網上提取的真實世界數據,因為OpenAI已經獲得了互聯網上能獲得的幾乎所有的真實文本數據,已經無法再獲得足夠的數據來進行下一階段訓練。
OpenAI 研究團隊利用GPT-Zero這一創新成果,構建了能解決基礎數學問題的模型,這一直是現有 AI 模型的難題,無法進行復雜的推理能力。兩位頂尖研究人員 Jakub Pachocki 和 Szymon Sidor 運用 Ilya Sutskever 的研究成果,開發出了這個名為 Q*(Q-Star)的模型。
![]()
而本月奧特曼在接受金融時報采訪的時候曾表示:開發 AGI 的最大挑戰之一是使這些系統能夠進行基本的理解和創新。
他比喻說,就像艾薩克·牛頓(Isaac Newton)發明微積分一樣,AI 模型也需要能夠超越現有知識,創造新的知識的能力。
種種跡象表明Q*(Q-Star)的模型確實是超越了GPT 4非常多的模型,可以說是直接跨越了幾代,具有自主學習和自我改進的能力,甚至就像之前Ilya表達的可能已經表現出了輕微的自我意識能力。
以上內容為綜合報道、爆料的可能性猜測總結,不一定準確,請注意分辨!但是外網已經討論瘋了!
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.