exness官网：AI思考20秒=训练10万倍？打开新技术突破口！

今年10月，OpenAI高级研究科学家、德扑AI之父Noam Brown在旧金山举办的TED AI大会上，提出了一项引人注目的理论。让AI模型思考20秒所能带来的性能提升，竟然相当于将模型扩大100,000倍，并训练该模型长达100,000倍的时间。

Brown所提到的这一技术，就是System 1/2 thinking，这也是OpenAI最新模型o1正在使用的技术。谷歌DeepMind的研究人员更是将这项技术直接集成到了他们的AI Agent中，开发出了Talker-Reasoner框架。这种框架赋予了AI“快”和“慢”两种拟人化的思考方式。对于解决复杂且冗长的任务来说，这种技术的帮助是巨大的；它突破了传统AI Agent执行业务流程的方法，极大地提升了效率。

让我们深入了解一下System 1/2 thinking。这个名称来源于心理学家丹尼尔·卡尼曼提出的双系统思维模型，其中系统1代表快速、直觉性的思维过程，而系统2则代表缓慢、理性且深思熟虑的思维过程。在AI领域，这两种思维方式被巧妙地应用到了机器学习算法中。系统1通常用于处理简单、直接的问题，它依赖的是大量的数据和经验进行快速决策；而系统2则更多地涉及到逻辑推理和深度分析，适用于处理更为复杂和抽象的问题。

在Noam Brown的演讲中，他详细解释了如何通过模拟人类的思考过程来增强AI的性能。他提到，在某些情况下，即使给予AI更多的时间和计算资源，也不一定能够显著提高其解决问题的能力。相反，通过模仿人类在不同情境下的思维方式——即快速直观的反应（系统1）和深入的逻辑推理（系统2）——可以更有效地解决复杂问题。这种方法不仅提高了AI的效率，还增加了其在实际应用中的灵活性和适应性。

谷歌DeepMind的研究团队进一步将这一理念付诸实践，他们开发的Talker-Reasoner框架就是一个典型的例子。在这个框架中，AI Agent能够根据任务的需求选择使用系统1还是系统2来进行思考。例如，在处理日常对话时，它可能会采用系统1来快速响应；而在需要做出重要决策或解决复杂问题时，则会切换到更为谨慎的系统2模式。这种灵活切换的能力使得AI Agent能够更好地适应不同的场景和需求。

Talker-Reasoner框架还引入了一种称为“共识”的算法。当面对需要多个解的问题时，AI会生成多个答案，并通过共识机制选择出现次数最多的那个作为最终答案。这种方法虽然简单，但在许多情况下都能取得不错的效果。尤其是在那些答案具有明确标准的任务上，比如数学题目，共识算法能够显著提高准确率。当然，这种方法也有其局限性，特别是在处理没有固定答案的任务时，如创作或开放式问题解答，它就不太适用了。

另一种方法是BestofN，这要求用到一个奖励模型来给生成的答案打分，然后返回得分最高的那个答案。这种方法的表现很大程度上取决于奖励模型的质量。如果奖励模型设计得当，那么它就能很好地指导AI生成高质量的内容；反之，则可能导致AI在错误的方向上过度优化。

Noam Brown在他的研究中还强调了规划和搜索算法的重要性。这些算法不仅可以用于改善现有的游戏AI，比如扑克和围棋，还可以广泛应用于其他领域，比如自然语言处理和计算机视觉等。通过结合规划能力和深度学习技术，未来的AI将能够更加智能地理解和处理复杂的现实世界问题。

Noam Brown提出的让AI模型思考20秒所带来的巨大性能提升理论，揭示了一种新的可能性：通过模仿人类的思考方式，我们可以创造出更加高效、灵活且强大的AI系统。随着技术的不断进步和完善，我们有理由相信，未来的AI将会在更多领域展现出惊人的能力。