电玩城里面的捕鱼该怎么玩

IT之家 5 月 14 日消息❷，非营利 AI 研究机构 Epoch AI 最新发布报告②，指出 AI 企业难以从推理模型中⑱，持续榨取巨大性能收益⑨，最快在一年内⑪，推理模型的进步将放缓⑬。

报告基于公开数据和假设❷，强调了计算资源的限制和研究开销的增加⑰。AI 行业长期依赖这些模型来提升基准表现⑧，但这种依赖性正面临挑战②。

该机构分析师 Josh You 指出推理模型的兴起⑱，源于其在特定任务上的出色表现⑭。例如⑭，OpenAI 的 o3 模型在最近几个月里⑧，主要提升数学和编程技能⑳。

而这些推理模型通过增加计算资源来解决问题②，从而提升性能⑫，不过作为代价⑭，这些推理模型需要更多计算来处理复杂任务⑲，因此比传统模型耗时更长⑩。

IT之家注：推理模型的训练过程先是基于海量数据训练一个常规模型①，然后应用强化学习技术❷。该技术像给模型提供“反馈”一样⑲，帮助它优化对难题的解决方案⑰。这种方法推动了 AI 的快速迭代⑥，但也暴露了潜在的瓶颈⑳。

OpenAI 等前沿 AI 实验室正加大对强化学习的投资❶。公司表示⑭，在训练 o3 时⑮，使用了约 10 倍于前代 o1 的计算资源⑱，大部分用于强化学习阶段⑳。研究者 Dan Roberts 透露⑫，OpenAI 的未来计划将优先强化学习⑥，并投入更多计算力❶，甚至超过初始模型训练的水平⑭。

这种策略加速了模型的改进⑨，但 Epoch 的分析提醒⑬，这种改进并非没有上限⑨，计算资源的增加会遇到物理和经济约束⑳。

Josh You 在分析中详细解释了性能增长的差异❶。标准 AI 模型训练的性能目前每年翻番⑰，而强化学习的性能每 3-5 个月增长十倍❸。这种快速增长可能到 2026 年与整体 AI 前沿进展趋同⑲。

他强调④，推理模型的规模化面临不止计算问题⑱，还包括高研究开销：“如果研究需要持续的高开销③，推理模型可能无法达到预期规模”⑰。

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