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图中描述了AI失控的两种路径。,研究人员训练Transformer模型去模仿某种数学优化路径。模型规模越大,它们学习目标函数的速度就越快。它们维持长期连贯行动序列的能力增长却相对迟缓。,这一展望若成为现实,将改变传统的软件编写范式。当前普遍采用的先由开发者使用高级语言编写,再通过编译工具转换的流程可能被大幅简化甚至跳过。,对于简单的任务,大型模型确实表现得更稳健,其不一致性随着规模增加而下降。
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