智能體與大模型的協(xié)同：未來AI的創(chuàng)新之路

AI開發(fā)范式的關鍵不是數(shù)據(jù)而是模型。

原標題：對話谷歌科學家：智能體是大模型落地重點，AI的未來是大小模型協(xié)作
文章來源：Founder Park
內(nèi)容字數(shù)：13740字

強化學習在大模型AI中的重要性

在過去一年中，強化學習成為大模型AI領域的熱議話題。隨著行業(yè)內(nèi)高階推理模型的推出，強化學習的應用再次彰顯其在通往AGI道路上的重要性。Google DeepMind資深研究科學家Nenad Tomasev指出，強化學習的能力使AI能夠超越人類知識的限制，開辟新的可能性。

AlphaZero的演進與啟示

AlphaZero是強化學習的成功案例，通過自我博弈在國際象棋等領域取得了突破。Tomasev表示，AlphaZero的獨特之處在于它的自我改進循環(huán)，使其不再受限于人類數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)更高的創(chuàng)造性和多樣性。這一機制在生成式人工智能和大語言模型中同樣發(fā)揮著重要作用。

未來智能體的構建方向

Tomasev認為，未來的AI系統(tǒng)將不再依賴單一模型，而是構建具有多種能力的智能體。這些智能體能夠根據(jù)不同情況調(diào)用合適的組件，展現(xiàn)合適的行為。此方向需要在多模態(tài)整合和深層次推理方面取得關鍵進展，以實現(xiàn)更通用的AI系統(tǒng)。

AI開發(fā)范式的轉(zhuǎn)變

Kaggle CEO D. Sculley指出，AI開發(fā)范式正經(jīng)歷根本性的轉(zhuǎn)變，從以數(shù)據(jù)為主導轉(zhuǎn)向以模型為主導。開發(fā)者現(xiàn)在更可能從大型復雜模型開始，而不是從簡單模型入手。這一變化使得開發(fā)和維護變得更加簡單和高效。

未來的AI人才需求

隨著AI領域的快速發(fā)展，行業(yè)對那些擅長與大語言模型交互的人才需求日益增長。Sculley強調(diào)，新的工作角色需要被正式化和評估，以確保其在公司中創(chuàng)造的價值得到認可。對于年輕人來說，積極實踐和探索技術的極限是成功的關鍵。

總結

整體來看，強化學習的進步正推動AI領域的深刻變革，未來的AI系統(tǒng)將更加多元化和智能化。隨著開發(fā)范式的轉(zhuǎn)變和人才需求的變化，AI行業(yè)將迎來更廣闊的發(fā)展前景。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。