BTC $73,911.00 -0.44%
ETH $2,053.81 -1.81%
BNB $681.22 -0.72%
XRP $1.06 -1.74%
SOL $84.06 -0.89%
TRX $0.3171 -0.48%
DOGE $0.0680 -1.72%
ADA $0.1763 -0.67%
BCH $228.75 -3.02%
LINK $10.33 -1.35%
HYPE $72.66 -1.18%
AAVE $123.69 -1.34%
SUI $0.8307 +0.05%
XLM $0.1486 +2.21%
ZEC $980.49 -15.18%
AAPL $346.68 -1.68%
AMZN $271.39 +1.34%
GOOGL $290.81 +0.37%
MSFT $535.94 -1.91%
META $649.88 +0.60%
NVDA $175.48 -1.04%
TSLA $386.19 +3.41%
SNDK $930.01 +6.65%
INTC $61.95 +6.90%
SPCX $145.77 +4.67%
MU $773.28 +6.94%
AMD $545.98 +8.38%
BTC $73,911.00 -0.44%
ETH $2,053.81 -1.81%
BNB $681.22 -0.72%
XRP $1.06 -1.74%
SOL $84.06 -0.89%
TRX $0.3171 -0.48%
DOGE $0.0680 -1.72%
ADA $0.1763 -0.67%
BCH $228.75 -3.02%
LINK $10.33 -1.35%
HYPE $72.66 -1.18%
AAVE $123.69 -1.34%
SUI $0.8307 +0.05%
XLM $0.1486 +2.21%
ZEC $980.49 -15.18%
AAPL $346.68 -1.68%
AMZN $271.39 +1.34%
GOOGL $290.81 +0.37%
MSFT $535.94 -1.91%
META $649.88 +0.60%
NVDA $175.48 -1.04%
TSLA $386.19 +3.41%
SNDK $930.01 +6.65%
INTC $61.95 +6.90%
SPCX $145.77 +4.67%
MU $773.28 +6.94%
AMD $545.98 +8.38%

Главный научный сотрудник OpenAI ответил на споры вокруг Astra, мониторинг цепочного мышления по-прежнему остается ключевым направлением исследований

2026-09-02 14:39:34

Главный научный сотрудник OpenAI Якоб Пачоцкий заявил, что надеется избежать гонки за "неконтролируемостью" моделей, вызванной вводящими в заблуждение отчетами. Он отметил, что современные передовые модели, включая Astra, имеют глубину вычислительного графа, которая не превышает в два раза глубину GPT-4. OpenAI с момента выпуска первых моделей вывода стремится сохранить и использовать мониторинг цепочного мышления, полагая, что эта технология помогает наблюдать, как способности модели к выравниванию обобщаются из тренировочного распределения.

Пачоцкий также указал, что мониторинг цепочного мышления довольно уязвим, и тенденции не внушают оптимизма, но его все же можно усилить через исследования, и он стал центральной целью текущей исследовательской программы OpenAI. Ранее The Information сообщила, что Astra использует рекуррентную глубину, позволяя одной и той же группе слоев Transformer многократно вычислять. Часть вывода, таким образом, может происходить внутри модели, не требуя полного написания в виде цепочки мышления, что также вызвало опасения о том, что модели могут становиться все труднее контролировать.

app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.