预训练的终章：迈向智能新时代的突破之路

预训练时代已经结束了

原标题：Ilya Sutskever 在 NeurIPS 2024 的演讲：预训练时代已经结束了
文章来源：AI前线
内容字数：10392字

人工智能的过去与未来：Ilya Sutskever在NeurIPS 2024的演讲要点

在2024年NeurIPS会议上，人工智能领域的先锋Ilya Sutskever发表了主题为《Sequence to sequence learning with neural networks: what a decade》的演讲，回顾了过去十年的人工智能进展，并展望了未来的发展方向。本文总结了演讲的主要观点。

1. 十年的进步

   Ilya Sutskever回顾了十年前的论文《Sequence to sequence learning with neural networks》，强调当时的三大要点：自回归模型、大型神经网络和大型数据集的训练。这些理念在十年间推动了深度学习的快速发展。

2. 自回归模型的创新

   他指出，自回归模型在预测下一个token时的能力，能够抓住任何序列的正确分布。这一创新理念在当时是相对大胆的，标志着自回归神经网络的潜力。

3. 预训练时代的结束

   Ilya提出，预训练时代已经结束，未来的发展将面临数据资源的限制，计算能力的提升无法超越单一互联网所提供的数据量。他认为，未来的探索将聚焦于合成数据和推理能力等新方向。

4. 超级智能的未来

   他展望了超级智能的可能性，认为未来的人工智能系统将具备更高的推理能力和自我意识。这意味着，未来的AI将与当前的AI在质量上有显著不同，可能会带来新的社会和伦理挑战。

5. 现场问答环节

   在问答环节中，Ilya回应了关于人类认知结构和推理能力的问题。他表示，未来的模型可能会具备自我纠正能力，并强调社会对人工智能的权利讨论也是未来的重要议题。

总的来说，Ilya Sutskever的演讲不仅回顾了过去十年的成就，也对未来的挑战和机遇进行了深入思考。这为人工智能领域的发展指明了方向，并激励着研究者们继续探索新技术与新思路。

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