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新的Sonnet 3.7和Deepseek v3在推理方面相比旧模型确实有了很大提升。几个月前O1带来推理时间强化学习范式转变时，很多人最初也认为推理方面似乎已经没有障碍了。但就在最近，当他们看到Claude 3.7智能体玩《宝可梦》时表现得非常幼稚且吃力时，情况就不同了。从那以后，我感觉人们又转而认为需要新的突破或架构方案来解决更好的记忆和上下文问题。然而，我思考得越多，就越觉得这个上下文/记忆问题也可以通过强化学习来解决。记忆和上下文的问题并非缺乏记忆，这些模型有很大的上下文窗口。这似乎是一个与记忆和上下文管理相关的问题。正如我们看到当前玩游戏的智能体用来管理记忆的简单框架，验证和总结上下文似乎是有帮助的。本质上，记忆管理和编排问题似乎可以通过强化学习来解决。我的预测是，对记忆/上下文管理进行强化学习将使模型改进其搜索算法，在高阶上下文管理上花费更多的标记（token）。就像Deepseek的“顿悟”时刻和<思考>标记一样，我预测在对代理任务进行强化学习时，很快就会出现一个“重新评估”时刻，并且<重新语境化>标记也会自然出现。这种高阶上下文管理，就像推理一样，肯定已经存在于大量的预训练数据中，可能通过使用合适的数据集进行一次小的强化学习运行就可以解锁。我真的认为注意力、规模和强化学习就是我们达到人类水平代理性能所需要的全部要素。编辑：至于对于这种能力训练来说什么是有价值的数据，我的猜测是，对于这种提升最有价值的问题将是长而简单的分层任务，在长时间的思考过程中，许多不同的子任务（每个子任务都有大量的记忆/上下文）需要不断地协调处理。子任务之间也需要时间依赖关系。本质上，子任务A只能在某个点x之前可解，之后子任务B只能在某个点y之前可解，之后子任务A又可以解到点z等等。如果问题的子任务中没有这些时间依赖关系，强化学习可能会优化为完全解决子任务A，而不是在其长时间思考阶段重新语境化到子任务B。编辑2：一个牵强的可能例子是那种用广度优先搜索而不是深度优先搜索更好解决的问题类别。

讨论总结

原帖提出仅靠注意力、规模和强化学习就能使模型达到人类水平的智能体性能，认为强化学习可解决记忆/上下文管理等问题。评论者们各抒己见，有的表示反对，认为Transformer存在基本问题，强化学习无法解决；有的对原帖内容表示疑惑，希望得到更通俗易懂的解释；还有的从不同角度如AI发展与人类大脑局限性的关联、普通Transformer的能力不足等进行讨论，整体氛围充满争议。

主要观点

  1. 👍 仅靠注意力、规模和强化学习就能达到人类水平代理性能
    • 支持理由：新模型在推理方面有进步，记忆/上下文管理问题可通过强化学习解决，预训练数据中可能存在高阶上下文管理相关内容，通过小的强化学习运行就能解锁。
    • 反对声音：很多评论者反对，如认为Transformer存在基本问题，强化学习无法解决等。
  2. 🔥 变压器不能在分布外泛化
    • 正方观点：变压器只能在训练分布内插值填补空缺，不能真正在分布外进行泛化，当前强化学习范式下的扩展训练分布并非真正泛化。
    • 反方观点：原帖未涉及针对此观点的反对意见。
  3. 💡 自注意力机制存在问题
    • 解释：自注意力机制的softmax步骤会产生加权平均，有误差，对序列开头标记存在过度关注，长语境下标记并非同等重要，模型中存在无操作等问题。
  4. 💡 AI记忆管理存在问题
    • 解释：AI能记住很多事但搜索笔记效率待提高，上下文和记忆问题对于AI来说过大，目前UI应聚焦于辅助人类解决，可以训练窄AI来专门处理记忆/上下文管理任务等。
  5. 💡 算法解决方案是必要的
    • 解释：模型处理多来源信息时仅靠上下文窗口难以获取资源，需记录中间结果来获取好答案，其他任务也会开发类似技术，国际象棋版本不断改进靠算法或参数改进。

金句与有趣评论

  1. “😂 我认为变压器不能在分布外进行泛化，但它们可以很好地插值以填补空缺。”
    • 亮点：明确指出变压器在泛化能力方面的局限性，同时提及它在一定范围内的能力，表述简洁且具有代表性。
  2. “🤔 Ehm, nope, you cannot solve this with RL.”
    • 亮点：直接反对原帖中强化学习能解决相关问题的观点，表达简洁有力。
  3. “👀 AIs can remember a lot of things, like taking notes in a journal, but don’t necessarily know how to search their notes efficiently.”
    • 亮点：形象地描述了AI在记忆方面的特点，指出其虽然能记忆很多内容，但搜索效率有待提高。
  4. “😉 AI development is finding that the same limitations of your brain are also limitations of AI.”
    • 亮点：从宏观角度阐述了AI与人类大脑局限性的关联，观点新颖。
  5. “💡 Vanilla tranformers are incapable of tracking state (this is what Lllama 4 is supposed to solve).”
    • 亮点：指出普通Transformer在追踪状态方面的能力不足以及对Lllama 4的期待。

情感分析

总体情感倾向存在争议性。主要分歧点在于原帖提出仅靠注意力、规模和强化学习就能达到人类水平代理性能这一观点是否正确。部分人赞同原帖观点，认为强化学习可解决相关问题；部分人反对，从Transformer的机制问题、泛化能力等多方面提出质疑。可能的原因是不同评论者对人工智能技术的理解程度、研究方向和应用场景等方面存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：通过合适的例子或评估奖励机制用强化学习教会AI认知行为、创造潜意识回忆模型等话题可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果在AI记忆管理、算法解决方案等方面取得进展，可能会对人工智能领域的发展产生推动作用，使人工智能在处理任务时更加高效、智能，更接近人类水平的表现，对社会生活、科研等多个领域产生深远影响。

详细内容：

标题：关于模型发展的热门Reddit讨论

近期，Reddit上一则题为“Recent models really make me think attention is all we need”的帖子引发了热烈讨论。该帖指出新模型在推理方面有显著提升，但在某些方面仍存在问题，认为通过强化学习解决记忆和上下文管理问题有望使模型达到人类水平的代理性能，获得了众多关注和大量评论。

讨论焦点集中在模型的能力和局限性上。有人坚信变压器模型无法在分布之外进行泛化，只能很好地进行插值。有人认为人类学习新任务的方式与模型不同，模型在推理时不能更新权重，难以完成某些复杂任务，但通过强化学习迭代地完成这一步并非不可能。还有人提出大型语言模型的架构难以思考不太可能的解决方案，而强化学习有助于引入检查和测试解决方案的模式。

例如，有用户分享道：“人类儿童仅用极少的数据就在分布内和分布外任务上取得了相同的成功率。比如尼加拉瓜手语，一群失聪儿童在几乎不懂西班牙语或手语的情况下从零创造出了一种全新的语言，这对LLMs来说是不可能的。”

同时，也有用户认为高维数据是稀疏的，学习总是涉及到向未观察到的区域外推。还有人指出在与围棋职业选手的比赛中，AlphaGo下出了在那种情况下其他职业选手基本不会下的一步棋，并且赢得了比赛，所以认为它有可能超出分布范围。

对于模型能否创造全新的解决方案，也存在争议。有人认为所有的解决方案都是先前想法的组合，而有人则举例说明存在与现有知识相差多步的全新想法。

在讨论中，也有关于模型架构本身问题的观点。有人指出自注意力机制存在问题，会导致误差，且模型对序列开头的标记过度关注。但也有人认为人类也存在类似对最新想法和注意力的高度关注，而主动重新上下文化以执行长期任务是可以学习和改进的。

关于模型的记忆和上下文管理，有人认为AI虽能记住很多东西，但搜索笔记的效率不高，需要教会它们更好的记录策略。还有人认为通过强化学习可以提升模型的重新上下文化和记忆管理技能。

总之，这次Reddit上的讨论展现了对模型发展的深入思考和多元观点，为我们理解模型的现状和未来发展提供了丰富的视角。