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发布日期：2025-03-09 05:48 点击次数：119
在AI创业范围，许多创业者曾将但愿委托于进步模子的准确性，试图通过复杂的工程蓄意来弥补模子的不及。然则，跟着AI技能的马上发展，这种计策迟缓暴显现其局限性。本文将探讨为什么押注模子的天真性，而非单纯的准确性，才是AI居品见效的要害。通过分析不同类型的AI居品和应用场景，著作揭示了天真性怎么匡助创业者更好地适应模子的快速迭代，从而在竞争强烈的商场中脱颖而出。
跟着越来越多AI居品落地，好多投资东谈主心中齐有一个疑问：
到底什么样的AI应用才值得投资？
对于这个问题，咱们大约能在Andon Labs团结创举东谈主（YC 24W孵化）Lukas Petersson的一篇著作中找到谜底。
最近，Lukas Petersson在YC Hacker News发布了一篇著作，内容是其在调研了100多个YC学友容颜并复盘了Richard Sutton知名的著作《苦难的进修》后建议：
现在大齐AI居品在现时模子的局限性上参预过多元气心灵，但从耐久看，创业公司更应该押注那些能够充分运用大模子自主性与天真性的契机。
这个著作也曾发布就激发了平常的护士。今天，乌鸦君就为您编译了这篇著作，以下是该著作的中枢不雅点：
1）从历史角度来看，通用方法总能在东谈主工智能范围胜出。
2）现在东谈主工智能应用范围的创举东谈主正在重蹈当年东谈主工智能磋商东谈主员所犯的覆辙。
3）更出色的东谈主工智能模子将催生通用型东谈主工智能应用。与此同期，围绕东谈主工智能模子的软件附加值将会减少。
01 通用方法总能胜出2019年，理查德·萨顿（Richard Sutton）以如下著作行为其知名著作《苦难的进修》的开篇：
“从70年的东谈主工智能磋商中不错得到的最大进修是，运用筹谋的通用方法最终是最灵验的，而且上风弘大”。
他提到，在东谈主工智能的发展历程中，磋商东谈主员曾多次尝试将东谈主类范围的常识融入系统，进而激动AI技能跳动。
但自后全球发现，一个领有更强算力的系统，后果远远好于其他全心蓄意的料理决议。这种趋势并莫得罢手，将来仍将不绝。
这个《苦难的进修》基于以下历史不雅察：
东谈主工智能磋商东谈主员通常试图将常识构建到他们的智能体中；这在短期内老是有匡助的，而况让磋商东谈主员个东谈主感到骄横；但从永久来看，它会停滞不前，致使阻隔进一步的跳动；而打破性的进展最终认识过一种基于膨大筹谋资源的相背方法达成。本文着眼于应用层的东谈主工智能居品，其中“更好”既指性能，也指商场给与度。更好的性能意味着处理更复杂的问题，从而开释更多价值。
图 1，不同类型的 AI 居品确认
咫尺，东谈主工智能居品平时是将东谈主工智能模子封装在某些配套软件中。
你不错通过两种花样提高其性能：
通过工程蓄意：通过单一范围常识输入，在软件上达成特定的功能通过更好的模子：恭候东谈主工智能实验室发布更强盛的模子对于创业者来说，这两条路并不冲突。
但问题在于：跟着模子的改良，工程使命的价值会镌汰，致使终末压根无谓复杂的工程蓄意，模子就能料理大部分问题。
图2确认了在应用层构建 AI 居品时工程参预的答复递减。跟着工程参预的增多和更好的模子的发布，价值也会减少
上图高慢了跟着模子的改良，工程使命的价值怎么镌汰。
现时的模子存在很大的局限性，这意味着公司仍然不错从工程使命中赢得好多收益。
在YC学友演示日上，我看到好多居品齐运用这点达成了见效。这些工程层面的见效梗概不错分为两类：
一类是居品已大范围参预分娩（料理相对简单的问题）——咫尺来看是少数；另一类则对准略微复杂的问题。第二类公司清晰简陋，因为他们的意见考据标明，通过满盈的工程极力，他们不错达成相应的方针。
但这些公司面对的要害问题是：下一个模子发布是否会让通盘这些工程使命变得毫无道理，进而澈底粉碎它们的竞争上风？
OpenAI的o1模子的发布就确认了这种风险。
我和好多AI应用的创举东谈主聊过，他们齐很回顾。因为他们在优化进步上参预了大齐的资源，但跟着o1发布，领导工程的蹙迫性迟缓下跌。
从内容上讲，这项工程极力旨在收尾东谈主工智能并减少其瑕疵。通过不雅察许多料理决议，我发现了两种主要类型的收尾：
特异性：指的是料理决议的专注进度。垂直料理决议的配套软件是为料理特定问题而构建的。比拟之下，通用型居品不错处理多种不同类型的问题。自主性：臆想东谈主工智能幽静运作的进度。按Anthropic的术语，咱们将其分为Workflow（LLM和用具革职预界说代码旅途的系统）和Agent（LLM限定自己过程和用具的使用，自主决定怎么完成任务的系统）。这两种类型组成了一个对东谈主工智能居品进行分类的框架：
表 1：知名AI居品分类
请珍爱，ChatGPT可能革职每条音问的预界说代码旅途，使其成为使命流而不是代理
让咱们来探索一下怎么针对吞并项任求实行每个类别：业务分析师制作投资路演幻灯片。以下是每种方法的一种可能方法：
Vertical workflow：固定的法子次第：最初，对公司数据库进行RAG查询，将其传递给袖珍LLM进行汇总，然后传递给更强盛的LLM，索要要害数字并使用筹谋器用具。LLM在编写幻灯片内容之前检查这些数字是否有道理。终末，幻灯片生成器创建演示文稿。每次齐按此次第开动。Vertical agent：LLM轮回开动，使用一次迭代的输出行为下一次迭代的输入。它不错拜谒与使命流版块换取的用具，但自行决定何时使用它们。轮回握续进行，直到代理确信阻隔合乎其质地阈值。Horizontal workflow：ChatGPT和访佛用具不错协助完成部分任务，但无法端到端地完成任务。它们既枯竭完成沿途使命所需的专科化，也枯竭自主性。Horizontal agent：Claude 筹谋机使用不错拜谒标准的办公软件。分析师用天然说话提供指示，代理像东谈主类一样操作筹谋机，把柄需要调养其方法。演示日上确切通盘的居品齐属于垂直使命过程类别。这是专门念念真谛的——咫尺的模子对于其他方法来说不够可靠。
即使是对于垂直Workflow而言过于复杂的问题，也被被动选用这种模式。因为这是现时模子智商下接近可给与性能的独一方法。
天然工程不错改良这些料理决议，但它所能达成的后果有显著的上限。对于现时模子无法料理的问题，更好的计策是恭候一个更强盛的模子。
正如利奥波德·阿申布伦纳 (Leopold Aschenbrenner)在《情境贯通》中所说，对于许多问题，工程使命将比恭候更好的模子破费更长的时刻：
“看起来，这种拖延需要的时刻会比减轻需要的时刻更长，也即是说，当即插即用的而已使命者能够自动化大齐使命时，中间模子尚未得到充分运用和整合。”
这种模式听起来应该很熟练。
东谈主工智能磋商东谈主员反复尝试蓄意出“可给与的性能”，但最终却被更通用的料理决议所取代，而这些料理决议只需要更多的筹谋。
这与现在东谈主工智能居品的构建花样惊东谈主地相似。咱们不错通过磋商《苦难的进修》怎么应用于咱们建议的两种抑止类型，咱们不错更清醒地交融这种联系：
对于料理旅途不解确的问题，自主性更强的居品将取得更好的后果。相似，在处理大型、复杂的输入空间时，特定性较低的居品将清晰更好。
咱们不雅察到一种历史模式：运用范围常识的垂直模子恒久被运用筹谋的AI模子所取代。现在的AI居品与这种模式有着惊东谈主的相似之处。
在我看来，推敲到模子正在高速进化，构建软件来弥补现时模子的局限性，注定会失败。
正如YC搭伙东谈主Jarred在Lightcone播客中所说：
“第一波LLM应用要领（垂直使命过程）大多被下一代GPT击败了。”
此前，Sam Altman也一再强调，创业者应该对更好的模子发布而感到痛快，而不是发怵。
我斗争的许多东谈主工智能应用层的创举东谈主齐对模子发布感到痛快，但试验上，淌若从公司发展角度来说，对他们无意是一件善事。
因为他们忽略了一件事：
更好的模子试验上可能会镌汰你的上风，而不是增强它。天然，从居品质能的角度看，也存在另一个可能——构建能够更灵验地料理更难题问题的居品。
02 补充附录附录A：《惨痛进修》统计图一种方法不错通过基本统计数据来交融《苦难的进修》。在构建模子时，你平时会面对一个量度。你不错创建一个特殊精准地处理问题的模子（高偏差），大约不错创建一个更天真但更不成预计的模子（高方差）。
《苦难的进修》建议选拔天果然方法，因为模子可靠性问题可能用更多的算力和数据区料理。
回到现在，天然垂直使命过程和特定抑止能让AI居品变得愈加可靠，但收尾了它最终能达到的水平。比拟之下，让AI更开脱地运作，在今天看来似乎有风险，但跟着模子进化总会找到更好的料理决议。
正如一直强调的不雅点：从历史上看，押注天真性一直是一种失败的计策。
附录 B：端到端与特征工程
图 1：传统机器学习需要手动特征工程，而深度学习接收端到端方法。传统方法需要东谈主类界说数据中什么是蹙迫的，而深度学习不错自行找出谜底
传统的机器学习需要东谈主类来决定数据中什么是蹙迫的。
你获取原始输入（如图像），然后手动索要有道理的模式或“特征”-举例筹谋特定时事或测量某些属性。
比拟之下，深度学习会自动学习这些模式。
图 2：自动驾驶汽车可视化高慢特征索要的试验操作。该系统识别并追踪特定物体，如汽车、行东谈主和车谈标识。这代表了将复杂问题瓦解为更小、明确的部分的传统方法
让咱们以自动驾驶汽车为例。你不错通过两种花样构建它：
特征工程：将汽车所看到的东西瓦解成具体的部分——其他汽车在那儿、车谈在那儿、行东谈主移动的速率有多快？端到端：将原始视频径直输入神经汇注并让其弄明晰怎么驱动。特征工程方法嗅觉更安全、更可控。这即是它在早期东谈主工智能中占据主导地位的原因。
但正如乔治·霍兹所不雅察到的：“淌若东谈主工智能的历史教学了咱们什么，那即是特征工程方法将永远被取代，并输给端到端方法。”
图 3：Sholto Douglas 的推文
这径直关系到咱们对AI居品的护士。构建垂直特定用具就像特征工程一样——你要提前决定哪些信息是蹙迫的。
当你收尾模子的自主性时，你作念的亦然相似的事情。
天然这在今天可能后果更好，但历史标明，从永久来看，押注端到端方法将会得手。
本文由东谈主东谈主齐是居品司理作家【乌鸦智能说】，微信公众号：【乌鸦智能说】，原创/授权 发布于东谈主东谈主齐是居品司理，未经许可，退却转载。
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