新智元报道

导语：近日，关于人工智能领域热议的ScalingLaw是否撞墙的话题引发广泛关注。
OpenAI高级研究副总裁Mark Chen对此进行了驳斥，他明确表示，OpenAI正在通过两个模型范例来保持模型的持续扩展能力，并未遇到所谓的瓶颈。
同时，他还深入探讨了OpenAI在人工智能领域的最新进展和未来发展方向。

一、驳斥ScalingLaw撞墙论

近日，OpenAI高级研究副总裁Mark Chen在一次炉边谈话中正式否认了ScalingLaw撞墙的观点。
他表示，OpenAI并未看到ScalingLaw的极限，反而通过o系列和GPT系列两个模型范例，持续保持着模型的扩展能力。
Mark Chen强调：“我们准确地掌握了需要解决的技术挑战。
”

二、o1模型的安全改进与能力提升

从经济角度看，OpenAI已经是最有价值的科技公司之一，因为他们为真实用户提供了数十亿美元的价值。
在过去的两年里，OpenAI发生了最令人兴奋的进展——o1模型的诞生。
这不仅代表着能力上的提升，更是一种安全改进。

想象一下，当我们试图对一个模型进行越狱时，旧的GPT系统必须立即做出回应，可能更容易被触发。
但o1模型拥有一个推理器，这使得模型能够在面对这类问题时进行额外的思考和反思，从而更加稳健地应对安全挑战。
这对于OpenAI的研究者来说是一个重要的预期成果。

三、AGI的发展阶段与关键推动因素

在谈论AGI（人工智能通用智能）的发展时，Mark Chen指出，从一级到五级AGI的关键推动因素是稳健性和推理能力。
目前，OpenAI正致力于推动这一阶段的发展，并且坚信推理能力将推动可靠性和稳健性的提升。
根据OpenAI研究者的观点，目前我们正从第一阶段向第二阶段过渡，朝着更智能系统的方向发展。
虽然目前许多智能体系统仍然需要人类监督，但它们已经变得越来越自主。
模型可以自主运作，对于AI系统的信任也在逐渐增加。
合成数据在训练模型方面发挥着重要作用。
合成数据是由模型生成的数据，而非人类直接产生的数据。
在数据稀缺或数据质量较低的情况下，合成数据可以发挥巨大的作用。
例如，在训练图像生成模型时，合成数据可以帮助模型生成高保真度的图像标题等。
同时合成数据在训练模型方面还有很大的潜力等待挖掘。
未来在其他领域如医学和法律推理等也可以利用合成数据来提高模型的性能和应用价值此外他们也没有忽视安全风险的安全防范投入了更多的资源和力量去探索潜在的技术风险并积极采取措施来保证技术安全和可靠对这方面有坚定的承诺现在是AI创业的好时机很多初创企业已经在构建各种类型的应用现在这些初创企业生态也在积极发挥自身的优势创造更多创新的应用和商业模式他们也鼓励更多的创业者加入到这个领域中来共同推动人工智能的发展总的来说Mark Chen对于OpenAI的未来充满信心他表示他们将继续致力于研究和安全并积极推动人工智能领域的发展不断推动技术的进步和创新的应用场景的出现让更多的人受益于人工智能带来的便利和改变未来的世界将充满无限可能和挑战让我们共同期待一个更加美好的未来参考来源：【中文版报道原文重新排版及表述细节后编译整理成一篇完整文章供您参考。
】） 这段文字整体在描述什么？这段文字整体描述了OpenAI近期在人工智能领域的发展成果和未来发展策略。
文章首先驳斥了关于ScalingLaw撞墙的观点，并指出OpenAI通过两个模型范例保持模型的持续扩展能力。
接着，文章深入探讨了o1模型的安全改进和能力提升，并讨论了AGI的发展阶段和关键推动因素。
文章还介绍了合成数据在训练模型中的应用以及OpenAI在防范安全风险方面的承诺。
最后，文章鼓励基于人工智能的初创企业的发展，并展望了人工智能领域的未来。
全文围绕OpenAI的最新进展、发展方向以及人工智能领域的整体趋势进行了全面而深入的阐述。
报道可能适合哪些读者阅读？报道适合对人工智能领域感兴趣的读者阅读，特别是关注OpenAI最新进展、发展策略和未来趋势的读者。
对科技创新、科技产业、科技创业等领域感兴趣的读者也会对此文感兴趣。
同时，对于想要了解人工智能技术在不同领域应用情况的读者，报道也提供了丰富的信息。

标签： 推理、 物理学、 探索性、 初创公司、 openai、 scaling、

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