✅Hyung Won Chung 是 OpenAI ChatGPT 团队的研究科学家,专注于大语言模型的多个研究领域,包括预训练、指导微调、人类反馈强化学习、逻辑推理、多语言处理及并行计算策略等。他的代表性工作涉及扩展 Flan 系列论文(Flan-T5、Flan-PaLM)和开发 T5X 框架,后者是用于训练 PaLM 语言模型的。在加入 OpenAI 前,他曾在...
其中关键,OpenAI研究科学家、o1核心贡献者Hyung Won Chung,刚刚就此分享了他在MIT的一次演讲。 演讲主题为“Don’t teach. Incentivize(不要教,要激励),核心观点是: 激励AI自我学习比试图教会AI每一项具体任务更重要 思维链作者Jason Wei迅速赶来打call: Hyung Won识别新范式并完全放弃任何沉没成本的能力给我留下...
OpenAI研究科学家HyungWon Chung最近在麻省理工学院(MIT)的一次演讲中,提出了一个引人深思的观点:激励AI自我学习,远比试图教会AI每一项具体任务更重要。这一思想的核心,恰恰在于推动AI向通用能力的发展迈进,而不仅仅局限于具体任务的执行。 激励与自我学习:通往AGI的关键 在演讲中,HyungWon Chung强调,AGI(通用人工智...
在当前人工智能领域谨慎而又迅速发展的背景下,OpenAI的研究科学家HyungWon Chung于近日在麻省理工学院(MIT)的一次演讲中提出了一个颇具争议的新理念。他强调,激励AI自主学习的方式比逐一教授每项任务更为重要,这一观点在科技界引起了广泛关注。HyungWon通过自己的研究成果及对未来AI发展的深刻理解,揭示了推动AI进步的潜...
近期,OpenAI的研究科学家HyungWon Chung在麻省理工学院(MIT)的一场演讲中提出了一个颇具前瞻性的观点:激励AI自我学习比试图教授每一项具体任务更为重要。这一理念不仅挑战了传统的教学模式,还显示了AI技术未来发展的新方向。Chung认为,通向通用人工智能(AGI)的唯一可行之路在于激励模型形成通用技能,这一观点引发了广泛...
近日,OpenAI的研究科学家HyungWon Chung在麻省理工学院(MIT)发表了一场引人关注的演讲,主题为“Don’t teach. Incentivize”(不要教,要激励),核心观点在于:激励AI自我学习,比起逐项教授每个任务更为重要。这场演讲不仅概述了当前人工智能领域的挑战与机遇,还对未来的智能发展提出了深刻见解。
在最近的MIT演讲中,OpenAI的研究科学家HyungWon Chung分享了一个引发广泛关注的新观点——激励AI自我学习,比起试图教会AI每一项具体任务更加重要。这一思想背后,是他对当前AI技术发展误区的深刻反思,以及对未来人工智能(AI)发展的大胆预测。 背景介绍:AGI的挑战 ...