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Scaling Law要撞墙了？

Anthropic联创Jack Clark反驳了这一说法：绝非如斯！

在他看来，咫尺的AI发展还远远没到极限，「所有告诉你AI进展正在放缓，大致Scaling Law正在撞墙的东谈主，齐是造作的。」

o3仍有很大的增漫空间，但聘用了不同的方法。

OpenAI的技艺窍门并不是让模子变得更大，而是让它们在运行时，使用强化学习和尽头的计算才智。

这种「高声念念考」的才智，为Scaling开辟了全新的可能性。

而Jack Clark瞻望，这一趋势在2025年还会加快，届时，科技公司齐会驱动将大模子的传统方法跟在磨砺和推理时使用计算的新方法相勾搭。

这个结论，跟OpenAI初次推出o系列模子时的说法完全吻合了。

在消亡时间，MIT的盘考者也发现，聘用测试时磨砺（TTT）技艺，能显贵提高LLM进行逻辑推理和措置问题的才智。

论文地址：https://ekinakyurek.github.io/papers/ttt.pdf

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Scaling Law撞墙，统统错了

在他的新闻通信《Import AI》中，Clark对对于AI发展已到达瓶颈的不雅点进行了反驳。

博文地址：https://jack-clark.net/

比如OpenAI的o3模子，就说明了AI极大的发展空间。

在现存强盛基础模子之上，聘用一种新方法——让大说话模子在推理时「边念念考边扩充」，即测试时计算（test-time compute）。这种模样能带来雄壮的陈诉。

因此Clark瞻望，下一个合理的发展标的将是同期推广强化学习（RL）和底层基础模子，这将带来更为显贵的性能提高。

这意味着，跟着现存方法（大模子scaling）与新方法（强化学习驱动的测试时计算等）的勾搭，2025年的AI进展相对2024年会进一步加快。

OpenAI驰名盘考员Jason Wei也默示，愈加环节的是，从o1到o3的逾越也只是只用了3个月，这说明了在股东东谈主工智能限制发展方面来讲，强化学习驱动的推理推广计算范式，会比预磨砺基础模子的传统推广范式快得多。

这并非泛论，Clark列举了不少o3的亮眼得益来说明他的不雅点。

当先，o3灵验迫害了「GPQA」科学认知基准（88%），这彰显了它在科学限制进行知识推理妥协答的才智。

它在「ARC-AGI」这一任务上的发达优于亚马逊众包平台（MTurk）雇佣的东谈主类责任者。

致使，o3在FrontierMath上达到了25%的得益——这是一个由菲尔兹奖得主蓄意的数学测试，就在几个月前，SOTA的得益仅为2%。

况兼，在Codeforces上，o3赢得了2727分，名步骤175。这让它成为这一极其贫瘠基准上的最好竞技方法员之一。

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模子本钱将更难预测

Clark觉得，大多数东谈主还没格外志到改日进展的速率将会有多快。

「我觉得，基本上莫得东谈主预猜想——从现在驱动，AI进展将会有何等急剧。」

同期，他也指出，算力本钱是急速进展中的一个主要挑战。

o3之是以如斯优秀，其中的一个原因是，它在推理时的运行本钱更高。

o3的最先进版块需要的算力比基础版多170倍，而基础版的算力需求一经超出了o1的需求，而o1本人所需的算力又超越了GPT-4。

o系列模子的性能与本钱

Clark解释说，这些基于推理推广范式的新模子使得本钱预测变得愈加贫瘠。

往日，模子的本钱用度是很直不雅的，主要取决于模子的大小和输出长度。

但在o3这类模子中，由于其资源需求会字据具体任务的不同而变化，是以也更难直不雅地给出模子扩充当务时的耗尽。

o3推理本钱达新高

除了FrontierMath和Codeforces上的得益，o3在GPT Diamond Benchmar上，对于博士级的科学问题也拿到了87.7%，远高于各自限制博士众人70%的平平分。

ARC-AGI基准测试开拓者、Keras之父François Chollet，将o3的性能称为「AI才智中令东谈主惊诧且伏击的阶跃函数增长」

而这背后付出的代价，等于运行o3极高的本钱。

之是以会变成如斯高的本钱，等于源于o3和其他模子处理问题模样的不同。

传统的LLM主要依靠的是检索存储情势，但o3处理问题时，却是靠及时创建新方法，来措置不矜重的挑战。

Chollet默示，o3系统的责任旨趣，似乎和谷歌DeepMind的AlphaZero外洋象棋方法访佛。后者会丝丝入扣地搜索可能的措置决策，直到找到正确方法。

这个流程也就解释了，为什么o3需要如斯多的算力——只为单个任务，模子就需要处理多达3300万个token。

跟刻下的AI系统比拟，这种密集的token处理本钱，几乎是天价！

高强度推理版块的每个任务，运行用度约为20好意思元。

也等于说，100个测试任务的本钱为2012好意思元，全套400个大众任务的本钱则达到了6677好意思元（按平均每个任务耗尽17好意思元计算）。

而对于低强度推理版块，OpenAI尚未自满真的的本钱，但测试自满，此模子不错处理33至1.11亿个token，每个任务需要约1.3分钟的计算时间。

o3在ARC-AGI基准测试中必须措置的视觉逻辑问题示例

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恭候Anthropic的下一步

是以，Anthropic下一步会给咱们带来什么呢？

咫尺，由于Anthropic尚未发布推理模子（reasoning model）或测试时模子（test-time model），来与OpenAI的o系列或Google的Gemini Flash Thinking竞争，Clark的这一番预测，不禁让东谈主瞻仰Anthropic的权略。

他们之前告示的Opus 3.5旗舰模子于今仍莫得真的音书。

开拓周期长达一个月，流程充满不细则性

在11月，Anthropic CEO Dario Amodei曾证据，公司正在开拓Claude Opus的新版块。

首先，Opus 3.5定于本年发布，但其后Amodei再提到它时，只是说它会在「某个时刻」到来。

不外Amodei倒是自满，公司最近更新和发布的Haiku 3.5，性能一经跟原始的Opus 3相匹敌，同期运行速率还更快，本钱也更低。

其实，这也不单是是Anthropic面对的问题。

自GPT-4亮相以来，LLM的功能并莫得取得要紧飞跃，这种停滞一经成为AI行业内一种深广的粗鄙趋势。

更多时候，新发布的模子只是渺小的逾越，跟之前有一些隐微的分裂。

开拓更先进的LLM，为奈何此复杂

在Lex Fridman的播客造访中，Amodei详备文书了开拓这些AI模子的复杂性。

他默示，仅磨砺阶段，就有可能会拖延数个月，还会需要无数的计算才智，用上百里挑一的专用芯片，如GPU或TPU。

预磨砺事后，模子将履历复杂的微调的流程，一个环节部分等于RLHF。

东谈主类众人会呕心沥血地审查模子的输出，字据不同标准对其进行评分，匡助模子学习和校正。

接下来，等于一系列里面测试和外部审计，来查验模子的安全问题，常常是与好意思国和英国的AI安全组织合营。

总之，Amodei转头谈：诚然AI的迫害在圈外东谈主士看来，像一个雄壮的科学飞跃，但其实好多逾越齐不错归结为枯燥和败兴的技艺细节。

在此流程中，最贫瘠的部分常常是软件开拓、让模子运行得更快，而不是要紧的倡导逾越。

而且，每个新版块模子的「智能」和「个性」，也齐会发生不成预测的变化。在他看来，正确磨砺模子与其说是一门科学，不如说是一门艺术。

即使着实发布的Opus 3.5的性能有了提高，却也不及以说明其斯文的运营本钱是合理的。

不外，诚然有东谈主觉得Anthropic莫得紧跟推理模子的标准，一经足以反应LLM推广的雄壮挑战；但不得不说，Opus 3.5也并非毫无真义真义。

显著，它匡助磨砺了全新的Sonnet 3.5，它一经成为了现在市集上最受迎接的LLM。

参考而已：

https://the-decoder.com/ai-progress-in-2025-will-be-even-more-dramatic-says-anthropic-co-founder/

https://jack-clark.net/2024/12/23/import-ai-395-ai-and-energy-demand-distributed-training-via-demo-and-phi-4/