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加拿大pc2.8展望网100%内容
机械之心编译
若是把人生看作一个开放式的大型多人在线游戏（MMO）， ，， ，，，那么游戏效劳器在刚刚完成一次重大更新的时刻， ，， ，，，规则改变了。 。 。。。。
自 2022 年 ChatGPT 惊艳亮相以来， ，， ，，，天下已经爆发了深刻转变。 。 。。。。在短短几年内， ，， ，，，人工智能正从模拟语言的统计机械， ，， ，，，迈向明确与使用逻辑的思索系统。 。 。。。。若是说早期的大语言模子更像是在举行高维概率空间中的词汇拼贴， ，， ，，，那么新一代推理模子， ，， ，，，则最先学会在天生之前停下来想一想， ，， ，，，在默然中评估因果、权衡可能性。 。 。。。。
Eric Jang， ，， ，，，前 1X Technologies 机械人公司副总裁、恒久活跃在机械人与通用智能交织领域的研究者（2026 年 1 月官宣去职）在最新文章中指出：真正的转变不在于模子会说什么， ，， ，，，而在于它们最先系统性地思索。 。 。。。。在他看来， ，， ，，，当推理被自动化、被规� ；；；；；；；；⒈豢闯梢恢挚傻骼淼乃懔ψ试词�， ，， ，，，人类社会所面临的将不再只是效率提升， ，， ，，，而是一场关于生产力、组织形态以致权力结构的重构。 。 。。。。
原文链接：https://evjang.com/2026/02/04/rocks.html
接下来， ，， ，，，我们看全文内容。 。 。。。。
机械现在已经相当善于编程和思索了
最主要的转变在于：机械现在已经相当善于编程和思索了。 。 。。。。
和许多人一样， ，， ，，，我在已往两个月里险些是陶醉式地使用 Claude Code， ，， ，，，一直直面一个现实：我已经不再需要亲手写代码了。 。 。。。。为了补上基础、同时重新学习怎样在现代编程智能体的万能力加持下编程， ，， ，，，我从零最先实现了 AlphaGo（代码客栈很快会开源）。 。 。。。。我不但让 Claude 帮我写基础设施代码和研究想法， ，， ，，，还让它提出假设、给出结论、并建议下一步该做哪些实验。 。 。。。。流程如下：
建设一个自包括的实验文件夹， ，， ，，，以时间戳前缀加形貌性名称命名。 。 。。。。将实验流程写成单文件 Python 剧本并直接执行。 。 。。。。中心产品和数据生涯在 data/ 和 figures/ 子目录中， ，， ，，，所有文件都使用易剖析的名堂（如 CSV， ，， ，，，可直接用 pandas 加载）。 。 。。。。视察实验效果并给出结论， ，， ，，，指出哪些问题已经明确、哪些仍然未知。 。 。。。。
实验的最终产出是一个 report.md 文件。 。 。。。。
下面是一个我现实使用的示例：
我也可以让 Claude 顺序地运行实验， ，， ，，，串行优化超参数：
与上一代自动调参系统（好比 Google 的 Vizier， ，， ，，，基于高斯历程 bandit， ，， ，，，在用户预先界说的超参数空间内搜索）差别， ，， ，，，现代编程智能体可以直接修改代码自己。 。 。。。。它们的搜索空间不但不受限， ，， ，，，还能反思实验效果是否一致， ，， ，，，提出诠释这些效果的理论， ，， ，，，并基于理论做出展望再去验证。 。 。。。。险些是一夜之间， ，， ，，，编程智能体 + 盘算机工具使用， ，， ，，，已经演化成了自动化科学家。 。 。。。。
软件工程只是最先 ；；；；；；；；真正震撼的是， ，， ，，，我们现在已经拥有了通用的思索机械， ，， ，，，它们可以使用盘算机， ，， ，，，解决险些任何短周期的数字化问题。 。 。。。。
想让模子跑一系列研究实验来刷新你的架构？？ ？？ ？？？？没问题。 。 。。。。
想从零实现一个完整的网页浏览器？？ ？？ ？？？？要花点时间， ，， ，，，但可以做到。 。 。。。。
想证实尚未解决的数学问题？？ ？？ ？？？？可以做到， ，， ，，，甚至不会要求署名。 。 。。。。
想让 AI 智能体优化自己的 CUDA kernel， ，， ，，，从而让自己跑得更快？？ ？？ ？？？？听起来有点吓人， ，， ，，，但也可以。 。 。。。。
优异的调试和问题解决能力， ，， ，，，源自推理能力 ；；；；；；；；而这些能力又解锁了执着追求目的的能力。 。 。。。。这也是为什么代码 REPL 智能体会被云云迅速地接纳 —— 它们在追求目的时极其执拗， ，， ，，，并且搜索能力极强。 。 。。。。
我们正在进入一个黄金时代：险些所有盘算机科学问题， ，， ，，，看起来都是可处置惩罚的 —— 至少可以获得对恣意可盘算函数的很是有用的近似。 。 。。。。我不会说盘算重大性已经可以忽略， ，， ，，，但若是回首已往十年的希望：围棋、卵白质折叠、音乐与视频天生、自动数学证实， ，， ，，，一经都被以为在盘算上不可行， ，， ，，，而现在已经落入一名博士生可肩负的算力规模内。 。 。。。。AI 首创公司正用 LLM 去探索新物理纪律、发明新的投资战略， ，， ，，，手里只有少量验证器和几百兆瓦算力。 。 。。。。
带着今天的现实去读 Scott Aaronson 那篇论文的小序， ，， ，，，会发明：现在已经有多个实验室在认真寻找千禧年大奖难题的证实。 。 。。。。
我刻意写得有些过于亢奋， ，， ，，，是想让你思索的不是 AI 在现在能做什么， ，， ，，，而是前进的速率， ，， ，，，以及这对未来 24 个月能力演化意味着什么。 。 。。。。你虽然可以指出模子仍然会出错的地方， ，， ，，，并将这一切斥为 AI 狂热， ，， ，，，但另一方面 —— 石头现在真的会思索了。 。 。。。。
很快， ，， ，，，编程助手将强盛到一种水平：它们可以绝不艰辛地天生任何数字系统。 。 。。。。不久之后， ，， ，，，一名工程师只需把 AI 指向任何一家 SaaS 公司的网站， ，， ，，，说一句：把它重做一遍 —— 前端、后端、API 接口、所有效劳， ，， ，，，所有给我。 。 。。。。
什么是推理？？ ？？ ？？？？
要展望思索和推理能力将走向那里， ，， ，，，首先需要明确当今具备思索能力的大语言模子是怎样一步步生长而来的。 。 。。。。
推理， ，， ，，，也就是逻辑推断， ，， ，，，指的是在既定规则下， ，， ，，，从一组条件出发， ，， ，，，推导出新的结论历程。 。 。。。。
推理大致可以分为两类：演绎推理和归纳推理。 。 。。。。
演绎推理强调在条件建设的情形下， ，， ，，，通过严酷的逻辑规则得出一定建设的结论。 。 。。。。例如， ，， ，，，将所有哺乳动物都有肾脏和所有马都是哺乳动物团结起来， ，， ，，，就可以推出所有马都有肾脏。 。 。。。。在井字棋这样的游戏中， ，， ，，，你也可以通过枚举所有可能的未来棋局和敌手的应对方法， ，， ，，，演绎出自己是否保存必胜战略。 。 。。。。
在大语言模子泛起之前， ，， ，，，像符号推理系统曾实验构建一个包括知识知识的数据库， ，， ，，，将基本的共识性现实事实录入其中， ，， ，，，再通过演绎搜索在知识图中一直添加新的关联。 。 。。。。然而， ，， ，，，这类系统最终并未乐成， ，， ，，，由于现实天下自己是杂乱且充满不确定性的：前面提到的那匹马， ，， ，，，可能少了一颗肾， ，， ，，，但它依然是哺乳动物。 。 。。。。一旦某个条件不完全建设， ，， ，，，整条逻辑链就会崩塌。 。 。。。。
你也许会以为， ，， ，，，演绎推理在数学或博弈这类逻辑纯净的领域会很是有用， ，， ，，，但仅靠演绎推理同样难以规� ；；；；；；；；� 。 。。。。在井字棋中， ，， ，，，你可以通过穷举推导出最优走法， ，， ，，，是由于它一共只有 255,168 种差别的对局 ；；；；；；；；但像国际象棋或围棋这样的棋类游戏， ，， ，，，其可能的对局数目极其重大， ，， ，，，基础无法举行穷举式搜索。 。 。。。。
归纳推理关注的是做出概率性判断。 。 。。。。贝叶斯公式是最常用的工具。 。 。。。。
例如：你可以设想构建一个知识图谱， ，， ，，，其中对恣意命题 A 和 B， ，， ，，，都存有条件概率， ，， ，，，然后一直应用贝叶斯规则， ，， ，，，对新的变量对 X 和 Y 举行推理。 。 。。。。但问题在于， ，， ，，，在这类贝叶斯网络中举行准确推断是 NP-hard 的， ，， ，，，由于你必需思量 X 与 Y 之间链路上所有中心变量的所有可能取值 —— 这与围棋中状态空间呈指数级爆炸、无法穷举搜索的情形很是相似。 。 。。。。再次证实， ，， ，，，纯粹的逻辑推理在盘算本钱上行欠亨， ，， ，，，现实中往往只能依赖巧妙的剖析或采样要领。 。 。。。。
即便接纳高效的推断算法， ，， ，，，贝叶斯网络在实践中仍面临一个严重问题：大宗小概率会相相互乘， ，， ，，，最终导致对一切事物都只有模糊而低的置信度。 。 。。。。推理办法越多， ，， ，，，效果就越糊。 。 。。。。在自动驾驶系统中， ，， ，，，若是你把感知、场景建模、路径妄想和控制输出所有作为一个巨或许率网络中的随机变量， ，， ，，，沿着整个链条撒播不确定性， ，， ，，，最终会获得一个极端守旧的决议系统。 。 。。。。
而人类似乎并不是通过逐一盘算所有组成部分的概率并相乘来处置惩罚不确定性的。 。 。。。。正由于云云， ，， ，，，用神经网络举行端到端概率建模在盘算上极其强盛：它们在一次前向撒播中， ，， ，，，就近似完成了所有变量消除与团结推断的历程。 。 。。。。
AlphaGo
AlphaGo 是最早将演绎搜索（Deductive Search）与深度学习归纳推理（Deep Learned Inductive Inference）团结， ，， ，，，从而使问题变得可解的系统之一。 。 。。。。
其演绎办法很是简朴：有哪些正当行动？？ ？？ ？？？？放下一颗棋子后棋盘是什么样的？？ ？？ ？？？？
归纳办法同样精练：使用战略网络在博弈树中最有希望的区域举行搜索， ，， ，，，并使用价值网络通过对棋盘的「直觉式瞥视」来展望胜率。 。 。。。。战略网络在扩展历程中削减了树的宽度， ，， ，，，而价值网络则削减了树的深度。 。 。。。。
AlphaGo 这种将推理与直觉团结的方法虽然抵达了逾越人类的水平， ，， ，，，但仅限于盘算两个量：
1) 谁更有可能获胜 ；；；；；；；；
2) 哪些招式能最大化获胜概率。 。 。。。。这些盘算高度依赖于围棋简朴且牢靠的规则集， ，， ，，，这意味着这些手艺无法直接应用于像「语言」这样模糊且无邪的领域。 。 。。。。
这就引出了现状：推理型大语言模子（Reasoning LLMs）是怎样以云云无邪的方法团结演绎推理和归纳推理， ，， ，，，从而能够讨论哺乳动物、马和肾脏的？？ ？？ ？？？？
LLM 提醒词时代
在 2022 年之前， ，， ，，，LLM 在数学题和推理方面体现得很是糟糕， ，， ，，，由于它们习惯于凭直觉盲目行事（Shot from the hip）， ，， ，，，无法举行长链条的逻辑演绎或诸如算术之类的机械盘算。 。 。。。。若是你让 GPT-3 将两个 5 位数相加， ，， ，，，它很可能会失败。 。 。。。。
2022 年， ，， ，，，头脑链（即「让我们一步步思索」）的泛起， ，， ，，，是 LLM 能够天生「中心头脑」的早期生命迹象， ，， ，，，这显著提升了模子在某些问题解决使命中的体现。 。 。。。。在这一发明之后， ，， ，，，工程师们试图寻找更好的提醒词战略。 。 。。。。
2023 年泛起了一整代「黑客手段」， ，， ，，，人们实验通过提醒词来使用 LLM， ，， ，，，或者使用其他 LLM 通过自我反思来验证天生内容。 。 。。。。但最终， ，， ，，，严谨的评估显示， ，， ，，，在各项使命中， ，， ，，，这些技巧并不可让模子从基础上变得更智慧。 。 。。。。
为什么提醒词工程（Prompt Engineering）走到了止境？？ ？？ ？？？？
你可以将提醒词工程看作是在「寻找幸运电路」， ，， ，，，这些电路恰幸亏预训练历程中形成。 。 。。。。它们可能被「让我们一步步思索」之类的提醒词激活， ，， ，，，若是你以适当的方法威胁或行贿 LLM， ，， ，，，它们可能会被进一步激活。 。 。。。。然而， ，， ，，，由于训练数据混淆比例的问题， ，， ，，，GPT-4 及其前代模子中的推理电路自己就过于微弱。 。 。。。。瓶颈在于怎样训练出更好的推理电路， ，， ，，，而不是寻找激活它们的要领。 。 。。。。
自然而然的后续思绪是：推理是否可以被显式训练而非仅仅通过提醒爆发？？ ？？ ？？？？基于效果的监视会由于模子得出准确谜底而给予奖励， ，， ，，，但其爆发的中心历程往往是语无伦次且不对逻辑的。 。 。。。。其时缺乏一种强盛的强制机制， ，， ，，，使中心天生的 Token 真正成为通往最终谜底的合理条件。 。 。。。。为了让这些中心天生历程遵照逻辑， ，， ，，，历程监视证实晰你可以网络推理的专家评估， ，， ，，，然后训练一个 LLM 评分器来确保逻辑推理办法是可靠的。 。 。。。。然而， ，， ，，，这无法扩展到大规模数据集， ，， ，，，由于仍然需要人类标注员来检查喂给训练历程奖励模子的每一个样本。 。 。。。。
2024 年头， ，， ，，，Yao 等人团结了树搜索（Tree Search）的演绎推理， ，， ，，，实验通过提供一种显式的方法让 LLM 对推理办法举行并行化和回溯， ，， ，，，来提升推理能力， ，， ，，，这与 AlphaGo 的博弈树事情原理很是相似。 。 。。。。但这从未成为主流， ，， ，，，最可能的缘故原由是：逻辑树这种演绎原语并不是推理系统性能的最大瓶颈。 。 。。。。同样地， ，， ，，，瓶颈在于 LLM 内部的推理电路， ，， ，，，而上下文工程和层叠更多逻辑计划来强制执行类搜索行为， ，， ，，，属于过早的优化。 。 。。。。
DeepSeek-R1 时代
现在 LLM 的推理范式着实相当简朴。 。 。。。。OpenAI 的 o1 模子可能遵照了类似的计划， ，， ，，，但 DeepSeek 宣布了一个带有现实实现细节的开源版本。 。 。。。。剥离掉所有花哨的装饰， ，， ，，，DeepSeek-R1-Zero 的焦点逻辑如下：
从一个优异的基座模子最先， ，， ，，，其性能要优于 2023-2024 年月的产品。 。 。。。。在基座模子上使用在线战略强化学习算法（On-policy RL， ，， ，，，如 GRPO）， ，， ，，，针对基于规则的奖励举行优化， ，， ，，，例如 AIME 数学题、通过编程测试套件、STEM 测试题以及逻辑谜题。 。 。。。。同时设命名堂奖励， ，， ，，，以确保推理历程爆发在 标签内， ，， ，，，并遵照与提醒词相同的语言。 。 。。。。
R1-Zero 能够开发出解决问题的优异推理电路， ，， ，，，但它很难配合使用， ，， ，，，且在通例 LLM 使命上体现不佳。 。 。。。。为了使神经网络适用于种种使命且易于使用， ，， ，，，DeepSeek 团队接纳了另外四个训练阶段 ——R1-Zero (RL) → R1 Dev-1 (SFT) → R1 Dev-2 (RL) → R1 Dev-3 (SFT) → R1 (RL)—— 在恢复非推理使命高性能的同时， ，， ，，，使推理轨迹更易于明确。 。 。。。。
既然 R1-Zero 在看法上云云简朴， ，， ，，，为什么 2023 年的效果监视（Outcome Supervision）没有奏效？？ ？？ ？？？？是什么阻碍了这些想法尽早落地？？ ？？ ？？？？
作为一个无法窥见前沿实验室其时想法的局外人， ，， ，，，我的推测是：要让中心推理历程在仅有用果奖励的情形下坚持逻辑性， ，， ，，，需要一次看法上的「信心奔腾」。 。 。。。。你必需违反其时普遍的直觉， ，， ，，，即「若是没有对中心推理办法的麋集监视， ，， ，，，模子就无法学会准确推理」。 。 。。。。「逻辑推理办法会从带有极小正则化的效果型 RL 中自觉涌现」， ，， ，，，这个想法类似于：训练一个「物理模子」来展望行星的恒久运动轨迹， ，， ，，，仅对最终展望效果举行监视， ，， ，，，却发明中心天生的轨迹竟然发明了机械物理定律。 。 。。。。这是一个反直觉的效果。 。 。。。。在我所处的时代， ，， ，，，深度神经网络往往会爆发过拟合和「奖励作弊」（Reward Hacking）， ，， ，，，除非你显式地监视它们避开这些。 。 。。。。
我推测， ，， ，，，必需具备以下所有条件， ，， ，，，这一计划才华奏效：
1. 最主要的一点：基座模子必需足够强盛， ，， ，，，以便能够从 RL 中采样出连贯的推理轨迹。 。 。。。。若是没有强盛的基座模子， ，， ，，，它永远无法采样到准确的数据来指导（Bootstrap）更强的推理， ，， ，，，从而会陷入过失的局部最小值。 。 。。。。
2. 在优异的推理轨迹上举行同战略 RL， ，， ，，，而非仅靠 SFT。 。 。。。。由于基座模子是数据采样的执行者， ，， ，，，且早先完全无法解决难题， ，， ，，，它必需在一个细密的反响循环中强化那些「幸运电路」， ，， ，，，而不是在更新权重前跑完整个 Epoch。 。 。。。。像 STaR 这样早期的模子在离线情形中使用自我模拟（Self-imitation）， ，， ，，，由于实现难度较低 ；；；；；；；；但现在的基座模子其数据漫衍与最终的推理专家相去甚远， ，， ，，，因此我们必需使用最新模子以增量方法「摸着石头过河」。 。 。。。。若是你想让模子学会思索得越来越久， ，， ，，，这就需要全新的上下文处置惩罚电路， ，， ，，，而这些电路的开发受益于细密的试错循环。 。 。。。。
3. 使用基于规则的奖励， ，， ，，，而非通过人类反响训练的奖励模子（RM）。 。 。。。。这在其时是反直觉的， ，， ，，，由于人们会以为学习通用推理需要一个通用验证器。 。 。。。。但事实证实， ，， ，，，窄漫衍的验证奖励现实上可以教会模子用于推理其他事物的准确电路。 。 。。。。事实上， ，， ，，，R1-Zero 在数学和编程情形举行 RL 后， ，， ，，，其写作和开放域问答能力确实下降了。 。 。。。。DeepSeek 团队通过使用 R1-Zero 天生数据并团结标准对齐数据集来解决这个问题， ，， ，，，使其既易于使用又具备推理能力。 。 。。。。
4. 推理算力必需扩大规模， ，， ，，，以支持在大宗大模子上举行多次长上下文采样。 。 。。。。在其时， ，， ，，，举行这项实验是需要勇气的。 。 。。。。
结论：一个算法在弱初始状态下不起作用， ，， ，，，并不料味着在强初始状态下也会获得相同的效果。 。 。。。。
推理的未来走向何方？？ ？？ ？？？？
现在， ，， ，，，基于 LLM 的推理既强盛又无邪。 。 。。。。只管它们通过「步步为营」的方法以逻辑化举行搜索， ，， ，，，但每一步并纷歧定像围棋中逐步扩展博弈树那样， ，， ，，，必需是僵化且简朴的演绎。 。 。。。。一小串 Token 序列可以执行极其细微的增量办法（「1 和 1 的按位与运算效果是 1」）， ，， ，，，也可以实现跨度更大的逻辑奔腾（「莎莉其时在海边， ，， ，，，以是她或许不在犯法现场…… 除非她有一个我们不知道的双胞胎姐妹」）。 。 。。。。
LLM 能够举行种种概率推理来处置惩罚杂乱的现实天下， ，， ，，，而不会让我们陷入重大的贝叶斯信心网络。 。 。。。。每一个推理办法依然极其强盛， ，， ，，，使得适度的算力就能证实未解的数学难题、从实验中得出结论， ，， ，，，或深入思索伦理逆境。 。 。。。。
在 LLM 推理领域， ，， ，，，是否尚有进一步的算法突破？？ ？？ ？？？？抑或 R1 已经简化到了不可再简的水平， ，， ，，，剩下的事情只是继续优化数据混淆、提升基座模子以及堆叠算力？？ ？？ ？？？？
我以为这一计划仍有进一步简化的空间。 。 。。。。
基于预训练 LLM 的推理在已往行欠亨， ，， ，，，是由于互联网上没有足够的优异 Token 序列来强制推理电路的形成 ；；；；；；；；但随着现在爆发了云云多的推理数据， ，， ，，，我不禁嫌疑这种情形是否还会一连。 。 。。。。「会思索的 LLM」的普及， ，， ，，，可能意味着历程奖励模子（PRM）和基于推理序列的西席强制（Teacher-forcing）将卷土重来。 。 。。。� ；；；；；；；；Ｗ涌浼从玫奶焐评砉旒５哪芰赡芑岜涞眉�， ，， ，，，以至于像 STaR 这样的思绪可能无需同战略 RL 采样和指导（Bootstrapping）等重大的基础设施， ，， ，，，就能抵达卓越的性能。 。 。。。� ；；；；；；；；坝炙祷乩�， ，， ，，，基础设施的重大性现在已不再像以前那样令人望而生畏。 。 。。。。
通过探索所有可能发明思索行为的维度， ，， ，，，我们仍能获得更多收益。 。 。。。。形式为 的序列化盘算可以通过多种方法实现， ，， ，，，并纷歧定局限于 LLM 解码器天生的自回归 Token。 。 。。。。有了适当的预训练数据和监视目的， ，， ，，，你可以想象序列化推理盘算 泛起在单次前向撒播的各层之间！
Karpathy 在 2021 年的《前向撒播》（Forward Pass）中举行了一个头脑实验：一个重大的模子「醒觉」了， ，， ，，，在单次前向撒播中获得了自己正在接受训练的情景意识（Situational Awareness）， ，， ，，，并最先深思人性。 。 。。。。Anthropic 在 2024 年的一篇论文显示， ，， ，，，情景意识可以在 RL 阶段被诱导出来。 。 。。。。模子经由 SFT 训练后， ，， ，，，能够检测到自己何时处于 RL 历程中， ，， ，，，并输出清静的谜底以讨好训练者， ，， ，，，从而规避其焦点偏好被修改。 。 。。。。
扩散模子和测试时扩展的研究效果批注， ，， ，，，大模子的单次处置惩罚与小模子的多次前向撒播之间具有可交流性。 。 。。。。
若是一个模子能在前向撒播中醒觉， ，， ，，，岂非它不可在实验更新自身行为的反向撒播中做同样的事吗？？ ？？ ？？？？我们已经看到了在反向撒播中使用序列化盘算这一思绪的早期迹象。 。 。。。。
我们可能会发明重新设计架构的新要领， ，， ，，，从而模糊前向撒播、反向撒播、自回归解码和离散扩散之间的界线。 。 。。。。通常序列化盘算沿着「可接受的槽位」运行的地方， ，， ，，，我们都可能发明思索的契机。 。 。。。。
一些思索
自动化研究很快将成为高产实验室的标准事情流。 。 。。。。任何仍在手动编写架构并逐个向 Slurm 提交作业的研究员， ，， ，，，其生产力都将落伍于那些拥有 5 个 Claude 并行代码终端、依附重大算力池不知疲倦地追求高阶研究目的的偕行。 。 。。。。
与 Google 研究员已往运行的海量超参数搜索实验差别， ，， ，，，自动化研究设置中「每 FLOP 的信息增益」极高。 。 。。。。现在， ，， ，，，我不再是在睡前挂着训练作业， ，， ，，，而是挂着 Claude 会话在后台处置惩罚某些事情的「研究作业」。 。 。。。。醒来后， ，， ，，，我阅读实验报告， ，， ，，，写下一两句批注， ，， ，，，然后要求开启 5 项新的并行视察。 。 。。。。我预感， ，， ，，，很快纵然是非 AI 领域的研究职员也将受益于巨量的推理算力， ，， ，，，其规模将比我们今天使用 ChatGPT 的算力横跨好几个数目级。 。 。。。。
现代编程智能体在教学和相同方面也具有深远的意义。 。 。。。。我期待每个代码库都拥有一个 /teach 下令， ，， ，，，资助任何水平的孝顺者快速上手， ，， ，，，追溯原始设计者的思绪脉络。 。 。。。。
凭证我自己的使用习惯， ，， ，，，我最先意识到未来几年我们将需要几多推理算力。 。 。。。。我以为人们还没最先意会到这种需求的重大。 。 。。。。纵然你以为自己已经是个「AGI 信徒」， ，， ，，，我也以为你依然低估了为了知足所有数字愿望而面临的算力欠缺。 。 。。。。
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