Transformer之所以有效，主要归功于其设计充分利用了持续增长的算力，以保持基本可用性，并以可预测的方式提升性能指标。这一特性被视为OpenAI成功的关键因素。他们很早就意识到这一点，将研发重心从架构创新转向规模突破，形成了持续的“飞轮效应”，不断产出创新成果。在竞争激烈的AI领域，规模优势往往胜过巧思，这与任何进化军备竞赛的法则相似。
🔍 Transformer之所以有效，主要归功于其设计充分利用了持续增长的算力，以保持基本可用性，并以可预测的方式提升性能指标。这一特性被视为OpenAI成功的关键因素。
🚀 他们很早就意识到这一点，将研发重心从架构创新转向规模突破，形成了持续的“飞轮效应”，不断产出创新成果。例如，OpenAI的SORA项目就是这一策略的体现。
💪 在竞争激烈的AI领域，规模优势往往胜过巧思，这与任何进化军备竞赛的法则相似。这意味着，尽管深度思考的问题充满风险，但靠蛮力推进的问题则具有可预测性，更容易获得成功。
⏳ 需要深度思考的问题充满风险，而靠蛮力推进的问题则具有可预测性。这使得管理者更容易评估和管理AI项目的成本和时间。
🔬 Transformer的设计精髓在于：充分利用（持续增长的）算力保持基本可用性以可预测的方式提升性能指标。这本质上就是OpenAI的制胜之道。
原创 范阳 2025-08-20 23:51 上海
我们的世界未必能“更深入地思考”，但它绝对能“更猛地推进”。
以力量获得的智能Intelligence by Force 作者：Lachlan Gray编辑：范阳发表日期：2024年2月17日为什么 Transformer 有效？原因有两个。从机制层面上说（ Mechanically ），我们其实完全不知道它们是怎么运作的。这不像发动机那样，我们能明确理解其中的零部件和原理。在这方面，我们就像是神经科学家试图去研究一台电脑的内部（ 他们确实试过 ）。我们好像知道自己在做什么，但其实并没有完全搞清楚。总有一天我们会弄明白，但现在很难给出时间表。等到那一天，我们就能以如今完全不可能的精确度去设计这些机器（ we'll engineer these machines with specificity that is currently impossible ）。那一定会很酷。不过，目前整个领域的注意力已经转向了另一个看起来更有效的方向……从经济层面上说，我们却完全清楚发生了什么。因为在当下，“更好”的答案似乎就是“更大”（
the definitive answer to better seems to be more ）。我们生活的世界未必能“更深入地思考”，但它绝对能“更猛地推进”（
The world we live in can't always think harder, but by God it can push harder ）。需要深度思考的问题充满风险，而靠蛮力推进的问题则具有可预测性。
（ Thinky problems are risky. Push-y problems are predictable ）。研究领域鲜有问题能同时具备明确的"成本"和"时间"调节旋钮（ It's very rare that a research problem has obvious "cost" and "time" knobs ）。这对管理者而言简直是美梦成真。Transformer 之所以有效，本质上正是这个原始设计附带特性的胜利Transformer 的设计精髓在于：充分利用（ 持续增长的 ）算力保持基本可用性以可预测的方式提升性能指标这本质上就是 OpenAI 的制胜之道。他们很早就洞察到这个特性，将研发重心从架构创新转向规模突破。如今他们已经形成了某种"飞轮效应"，持续产出各类创新成果（ 比如 SORA ）。
就像任何进化军备竞赛一样，当竞争进入白热化阶段，蛮力往往胜过巧思（
when things hit the metal, brawn beats brain most of the time ）。耐人寻味的是，这条法则在"人工智能"领域同样适用。原文链接：https://lachlan-gray.com/Intelligence+by+Force
信息的“模样”与物理学诺奖：这是好奇心的黄金时代。什么是虚拟细胞：AI 生物学的“登月时刻”和“苦涩教训”。无限知识游戏：未被充分开发的知识，是新时代的闲置资产。如果 AI 智能体重构公司，还需要什么样的人类 CEO？阅读原文
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