新浪科技訊 1月10日下午消息，清華大學(xué)北京重點實驗室、智譜AI發(fā)起的AGI-Next前沿峰會上，清華大學(xué)教授、智譜創(chuàng)始人唐杰指出，“2025年以來，AI大模型在人類終極測試（HLE）這一非常高難度智能評測基準(zhǔn)中的表現(xiàn)（成績）開始快速提升?！?/p>

　　唐杰指出，2020年，AI大模型還只能解決MMU、QA等基礎(chǔ)問題；到2021-2022年，通過后訓(xùn)練開始具備數(shù)學(xué)推理（加減乘除）能力，補齊基礎(chǔ)推理短板；2023-2024年，大模型從知識記憶升級至復(fù)雜推理，開始可應(yīng)對研究生階段問題及SWE bench真實編程任務(wù)，類似人類從小學(xué)到職場的能力成長過程；而在2025年，模型在人類終極測試中能力快速提升，該測試包含谷歌無法檢索的極端冷門問題，需要模型具備強泛化能力。

　　“一直以來，我們都希望機器（AI）有泛化能力，人們教它一點點，它就能舉一反三?！碧平苤赋?，雖然今天AI的泛化能力還有待大大提高，但智譜乃至于整個行業(yè)也正通過一系列手段來提高它。

　　2020年左右，業(yè)界基于Transformer架構(gòu)，通過擴大數(shù)據(jù)量與算力，強化模型長時知識記憶能力，實現(xiàn)基礎(chǔ)知識的直接調(diào)用（如回答“中國的首都是什么”）。到2022年左右，業(yè)界開始通過對齊與推理優(yōu)化，強化復(fù)雜推理能力與意圖理解，核心手段是持續(xù)擴展指令微調(diào)（SFT）與強化學(xué)習(xí)，依托大量人類反饋數(shù)據(jù)提升模型準(zhǔn)確性。而到2025年，業(yè)績開始嘗試通過構(gòu)建可驗證環(huán)境，讓機器自主探索、獲取反饋數(shù)據(jù)實現(xiàn)自我成長并強化泛化能力，解決傳統(tǒng)人類反饋數(shù)據(jù)噪音多、場景單一的問題。（文猛）