第4章 你来自哪？

第4章 你来自哪？ (第1/2页)

注册推特账号Light_Chen。
　　
　　然后找到对应的人，逐一在他们的推特下面发送：
　　
　　“AlphaCode的采样-过滤策略低估了候选解之间的结构同质性。看起来生成了一百万个候选，实际仍然会归结为少数几类解法的表面变体，相同的不变式、相同的错误假设、相同的失效边界...”
　　
　　“代码生成对于评估规模而言是一个有用的预警信号。模型可以在探索出乎意料的狭窄潜在策略集的同时...。”
　　
　　“我同意LLM并非世界模型。但有一点似乎讨论不足...”
　　
　　饵已经放下，就等人来联系自己了，陈曦心想。
　　
　　他找了十来个当下ai领域的明星科学家，这些明星科学家属于典型的关注人数很多，但留言很少。
　　
　　因为他们发的推特太专业了，专业到外行压根看不懂，内行也要花时间来思考。
　　
　　在一个碎片化内容也碎片化表达的平台，很少有人有心思和精力去琢磨然后进行探讨。
　　
　　陈曦的留言很有针对性，短短一两句话就指出了对方的不足，并且一眼就知道这家伙很专业。
　　
　　只要有一个和他多聊上两句，陈曦有十足把握能获得对方的信任背书，进而前往硅谷获得第一桶金。
　　
　　至于为什么不在华国，一方面硅谷的科技企业们开的价码更高，另外一方面，他在获得第一桶金之后就打算去东南亚和北美建立自己的领地。
　　
　　法师怎么能没有自己的领地呢？华国早就不能成精了。
　　
　　另外大量的生物样本，在东南亚干这事才能毫无心理压力。
　　
　　华国会是自己的大后方，自己父母在这，这条线就永远在。
　　
　　......
　　
　　饵已经放下，远在万里之外硅谷的伊戈尔·巴布什金起床后，像往常一样，打开电脑，看邮件，回邮件。
　　
　　然后打开推特，私信里的名字说出来能让业界震动——Elonmusk。
　　
　　这个名字也就还好，让业界震动的是这件事。
　　
　　作为Deepmind的核心成员，他最开始的时候负责Alphastar，一个和人对战星际的人工智能，最近负责Alphacode，一个用于编写代码的人工智能。
　　
　　两者都含金量十足。
　　
　　这让对人工智能野心勃勃的埃隆·马斯克很是眼馋。
　　
　　两人自从建立联系后，马斯克天天要发推特私信给伊戈尔，试图撬谷歌的墙角。
　　
　　马斯克试图挖角谷歌，这会让业界震动。
　　
　　伊戈尔按照惯例回复了马斯克，他一直都没想好。
　　
　　然后注意到自己的推特有条回复，他顺势点开。
　　
　　“...低估了候选解之间的结构同质性...”
　　
　　伊戈尔·巴布什金看到之后第一反应就是不虞。
　　
　　Alphacode项目刚才Science发表，DeepMind和谷歌对它的评价极高。
　　
　　能在Codeforces竞赛中达到人类选手中位数的水平。
　　
　　在这个Claude还没有声名鹊起的时候，毫无疑问，Alphacode就是ai编程领域的No.1
　　
　　推特的回复居然指出了这个项目的不足，伊戈尔顿时抱着我倒是要看看你在说什么的想法。
　　
　　他点进了Light_Chen的主页，账号是新注册的，头像用的是推特注册自带的头像。
　　
　　关注者是零。
　　
　　这两天才开始更新内容。
　　
　　没有机构背书，也没有过往履历，至于论文和Githubstar更是天方夜谭。
　　
　　也许是某个人的马甲，也可能是初生牛犊。
　　
　　伊戈尔·巴布什金抱着这样的想法挨个看了下来，发现有点东西。
　　
　　对方的回复有点东西啊。
　　
　　伊戈尔·巴布什金再回过头去看，Light_Chen在他推特下的回复，他皱了皱眉，思索片刻后敲了一段回复在底下：
　　
　　“详细说说你会基于什么进行聚类？抽象语法树距离和执行轨迹已经涵盖了部分信息。你的观点听起来不错，但你该如何将其付诸实践呢？”
　　
　　陈曦的回复总结起来就一个意思，你们输出的方案看似多，实际上都是一个方案，不过换了个表现形式罢了。
　　
　　交好谷歌的媒体把AlphaCode吹成能生成真正理解题意、展开多种算法路线、再从中择优的编程选手。
　　
　　内部人士很清楚，它的智能很大一部分来自采样规模和过滤机制。
　　
　　纽约大学计算机系的戴维斯教授就批评过，这玩意本质上还是猴子打字机。
　　
　　打的字够多，总能敲出莎士比亚。
　　
　　过滤和选择缺乏真正的结构探索。
　　
　　对谷歌不满的媒体，就会引用戴维斯教授的批评。
　　
　　陈曦则在此基础上更进了一步，把这玩意真正的弱点给点了出来。
　　
　　

（本章未完，请点击下一页继续阅读）