EP 88. 没有秘密

2026 年 3 月，我们时隔很长一段时间第一次与 Seonghyun Kim 见面，谈论过去两个月 AI 行业的变化以及未来的前景。通过GLM 5报告，我们确认强化学习仍然是模型开发的核心方法论，并分析环境扩展问题将是决定未来发展轨迹的关键瓶颈。坚持良好的数据和稳定的基础设施而不是秘方是当今时代的关键，它涵盖了广泛的主题，包括模型和工具的辩证发展、持续学习的可能性以及在“进步迷雾”中预测未来的困难。 00:00:00 开场 00:01:17 为什么光谈“技术”很难 00:02:23 GLM 5 报告与以强化学习为中心的技术创新 00:03:40 姚舜瑜的《下半场：强化学习的答案》 00:05:16 是否存在秘方 00:07:14 基础时代：数据与产品感00:10:19 人工智能的社会影响力不断增强 00:12:21 进步迷雾：难以预测未来的结构 00:15:15 环境扩展：智能体强化学习的瓶颈 00:23:36 2026 年关键词：强化学习的突破 00:25:25 模型趋势差异：训练前与训练后 00:27:17 工具的融合和模型：产品和模型之间的边界 00:29:32 泛化和持续学习的可能性 00:31:39 等待技术的策略 00:37:52 可验证性和上下文长度的限制 00:40:08 上下文管理：稀疏注意力和多智能体 00:43:40 Dario Amodei 访谈和持续学习展望 00:44:54 最近谈话：伦敦搬迁 00:46:36 不确定时期的平衡感 00:49:01 结论和感谢