Scaling Law撞墙，扩展语言智能体的推理时计算实在太难了！破局之道，竟是使用LLM作为世界模型？OSU华人团队发现，使用GPT-4o作为世界模型来支持复杂环境中的规划，潜力巨大。
Powerful AI 预计会在 2026 年实现，足够强大的 AI 也能够将把一个世纪的科研进展压缩到 5-10 年实现（“Compressed 21st Century”），在他和 Lex Fridman 的最新对谈中，Dario 具体解释了自己对于 Powerful AI 可能带来的机会的理解，以及 scaling law、RL、Compute Use 等模型训练和产品的细节进行了分享
在2024年的AI领域，我们正在见证一个有趣的转折。 OpenAI的进展节奏明显放缓，GPT-5迟迟未能问世，“Scaling Law”成了天方夜谭，即便是年初震撼业界的视频生成模型Sora，也未能如期实现“全面开放”的承诺。
近期，围绕Scaling Law的讨论不绝于耳。
哈佛斯坦福MIT等机构首次提出「精度感知」scaling law，揭示了精度、参数规模、数据量之间的统一关系。数据量增加，模型对量化精度要求随之提高，这预示着AI领域低精度加速的时代即将结束！
继Anthropic之后，OpenAI也要接管人类电脑了？！
新一代通用灵活的网络结构 TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters 来啦！
几十万人关注，一发表即被行业大佬评为“这是很长时间以来最重要的论文”。
最近几天，AI 社区都在讨论同一篇论文。 UCSD 助理教授 Dan Fu 说它指明了大模型量化的方向。
昨天，The Information 的一篇文章让 AI 社区炸了锅。
