Q*模型可進行自主決策，可能已具備輕微自我意識。

GPT-Zero項目解決了數(shù)據(jù)問題，自己”生產(chǎn)“數(shù)據(jù)。

OpenAI可能正在利用計算機合成數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。

據(jù)Reddit用戶爆料和猜測：Q*可能是一種非常先進的具有“可怕數(shù)學(xué)能力”的模型，已經(jīng)具備自主學(xué)習(xí)和自我改進的能力。

該模型能夠通過評估其行為的長期后果，在廣泛的場景中做出復(fù)雜的決策。

Q*可能與強化學(xué)習(xí)中的Q-learning算法有關(guān)，這是一種評估在特定情境下采取特定行動的好壞的方法。Q-Value和Bellman方程，這些都是強化學(xué)習(xí)中的重要概念，用于指導(dǎo)AI在不同情境下做出最優(yōu)決策。

簡而言之，Q*似乎是一個高級的人工智能模型，能夠在多種情境中學(xué)習(xí)和做出最優(yōu)決策，具有自主學(xué)習(xí)和自我改進的能力。

而根據(jù)@theinformation今天的報道，OpenAI的首席科學(xué)家Ilya Sutskever 領(lǐng)銜的一個名叫GPT-Zero的項目實現(xiàn)了巨大突破。他們克服了訓(xùn)練數(shù)據(jù)限制的困難，可以自己合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

據(jù)悉，Ilya Sutskever的 GPT-Zero 的項目，幫助OpenAI克服了在獲取足夠高質(zhì)量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練新模型方面的限制。

此前Ilya在一次采訪中說到：

“Without going into details I'll just say the Data Limit can be overcome...'  

“無需詳細說明，我只是說數(shù)據(jù)限制是可以克服的......”  

GPT-Zero項目研究的主要使用計算機生成的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，而不是從互聯(lián)網(wǎng)上提取的真實世界數(shù)據(jù)，因為OpenAI已經(jīng)獲得了互聯(lián)網(wǎng)上能獲得的幾乎所有的真實文本數(shù)據(jù)，已經(jīng)無法再獲得足夠的數(shù)據(jù)來進行下一階段訓(xùn)練。

OpenAI 研究團隊利用GPT-Zero這一創(chuàng)新成果，構(gòu)建了能解決基礎(chǔ)數(shù)學(xué)問題的模型，這一直是現(xiàn)有 AI 模型的難題，無法進行復(fù)雜的推理能力。兩位頂尖研究人員 Jakub Pachocki 和 Szymon Sidor 運用 Ilya Sutskever 的研究成果，開發(fā)出了這個名為 Q*（Q-Star）的模型。

而本月奧特曼在接受金融時報采訪的時候曾表達：開發(fā) AGI 的最大挑戰(zhàn)之一是使這些系統(tǒng)能夠進行基本的理解和創(chuàng)新。

他比喻說，就像艾薩克·牛頓（Isaac Newton）發(fā)明微積分一樣，AI 模型也需要能夠超越現(xiàn)有知識，創(chuàng)造新的知識的能力。

種種跡象表明Q*模型確實是超越了GPT 4非常多的模型，可以說是直接跨越了幾代，具有自主學(xué)習(xí)和自我改進的能力，甚至就像之前Ilya表達的可能已經(jīng)表現(xiàn)出了輕微的自我意識能力。

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