深度｜OpenAI 多智能体负责人：许多人正在构建的产品并未真正遵循Scaling Law，最终都会...

主要观点总结

Noam Brown，OpenAI的多智能体研究负责人，同时也是AI战略谈判系统Cicero的开发者，通过AI反哺自身训练，成为《Diplomacy》世界冠军，并推动“测试时计算”成为下一代AI能力的核心范式。他讨论了多智能体、强化学习和游戏AI的话题，并强调了数据效率的重要性，认为模型的能力受限于数据而非计算资源。他还探讨了多智能体系统的未来，并分享了关于模型能力边界、预训练、中训练、后训练等概念。此外，他讨论了AI在复杂游戏如《万智牌》中的挑战，认为通用推理技术的改进将促进AI在这些游戏中的表现。他预测未来模型的推理时间计算能力将大幅提升，并强调在评估模型时需要考虑其实际表现而不仅仅是评分。

关键观点总结

关键观点1: Noam Brown在OpenAI的角色和成就

Noam Brown是OpenAI的多智能体研究负责人，通过AI反哺自身训练，成为《Diplomacy》世界冠军，并推动“测试时计算”成为下一代AI能力的核心范式。

关键观点2: 多智能体系统的研究和未来

Noam讨论了多智能体系统的研究，并探讨了未来模型在推理时间计算能力上的提升，以及多智能体系统如何通过合作与竞争达到超越人类智能的水平。

关键观点3: 数据效率的重要性

Noam强调了数据效率的重要性，认为模型的能力受限于数据而非计算资源，并探讨了如何在资源有限的情况下提高模型的数据效率。

关键观点4: AI在复杂游戏中的挑战

Noam讨论了AI在复杂游戏如《万智牌》中的挑战，认为通用推理技术的改进将促进AI在这些游戏中的表现，并探讨了模型在解决复杂问题时的局限性。

关键观点5: 模型评估的实际表现与评分

Noam认为在评估模型时需要考虑其实际表现而不仅仅是评分，并探讨了未来模型评估的潜在方法。

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