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大型语言模型在其训练集中的事物(在分布内)或类似事物上绝对令人惊叹。
对于超出训练集的事物,经验丰富的专家也能从中受益。在分布的边缘。
到目前为止,几乎没有突破超出分布的证据。

9月8日 00:17
OpenAI 联合创始人:“gpt-5 pro 用于新颖的数学——与一位数学教授合作”
数学家:“乍一看,这可能在探索阶段看起来有用,帮助我们节省时间。然而,实际上却恰恰相反”
> 似乎只支持增量研究
> 没有真正的新想法
> 只是将来自不同来源的想法结合起来
> “我们仍然远未分享 @SebastienBubeck 文章所激发的毫无保留的热情”
未来预测
> 将用技术上正确但仅仅中等有趣的贡献饱和科学领域
> 使真正原创的工作更难以脱颖而出
> “一波技术上合格但缺乏灵感的输出稀释了注意力”
> 博士生可能会失去发展基本技能的关键机会
> 不仅是原创性的丧失,还有成为数学家的过程本身的削弱
请不要上当于 OAI 的公关策略。

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