除了结果本身，我对我们的方法感到兴奋：我们不是通过狭窄的、特定任务的方法达到这个能力水平，而是通过在通用强化学习和测试时计算扩展方面开辟新天地。

突发：特朗普表示可口可乐（$KO）已同意在美国继续使用真正的甘蔗糖。

🚨 Chamath 解释了 Grok 4 的突破，以及 Elon 如何在人工智能领域超越竞争对手： @elonmusk 和 xAI 团队理解了 @RichardSSutton 的 "苦涩教训"。 @chamath： "（苦涩教训）基本上可以概括为，当你试图解决一个人工智能问题时，采用一种可以随着计算规模扩展的通用学习方法总是更好。因为这最终被证明是最有效的。" "替代方案将是更依赖人类劳动和人类参与的东西，这需要人类知识。" "所以第一种方法，基本上允许你将任何问题视为一个无尽的、可扩展的搜索或学习任务。" "事实证明，无论是国际象棋、围棋、语音识别还是计算机视觉，每当有两种竞争的方法，一种使用通用计算，另一种使用人类知识时，通用计算的方法总是获胜。" "因此，这给人类带来了一个苦涩的教训，让我们认为我们是所有这些关键学习和所有这些飞跃的中心，而这些结果表明，通用计算方法不需要那么多的人类标注，实际上可以更快地得到答案和更好的答案。"

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