OpenAI Q*（Q-Star）更多信息爆料和猜測：

- Q*可能具備自主學習和自我改進的能力。

- Q*模型可進行自主決策，可能已具備輕微自我意識。

- GPT-Zero項目解決了數(shù)據(jù)問題，自己”生產(chǎn)“數(shù)據(jù)。

- OpenAI可能正在利用計算機合成數(shù)據(jù)進行訓練。

據(jù)Reddit用戶爆料和猜測：Q*可能是一種非常先進的具有“可怕數(shù)學能力”的模型，已經(jīng)具備自主學習和自我改進的能力。

該模型能夠通過評估其行為的長期后果，在廣泛的場景中做出復雜的決策。

Q*可能與強化學習中的Q-learning算法有關(guān)，這是一種評估在特定情境下采取特定行動的好壞的方法。還提到了Q-Value和Bellman方程，這些都是強化學習中的重要概念，用于指導AI在不同情境下做出最優(yōu)決策。

簡而言之，Q*似乎是一個高級的人工智能模型，能夠在多種情境中學習和做出最優(yōu)決策，具有自主學習和自我改進的能力。

而根據(jù) Theinformation 今天的報道，OpenAI的首席科學家 Ilya Sutskever 領(lǐng)銜的一個名叫 GPT-Zero 的項目實現(xiàn)了巨大突破。他們克服了訓練數(shù)據(jù)限制的困難，可以自己合成訓練數(shù)據(jù)。

據(jù)悉，Ilya Sutskever的 GPT-Zero 的項目，幫助 OpenAI 克服了在獲取足夠高質(zhì)量數(shù)據(jù)來訓練新模型方面的限制。

此前Ilya在一次采訪中說到：

“Without going into details I'll just say the Data Limit can be overcome..."

“無需詳細說明，我只是說數(shù)據(jù)限制是可以克服的......”

GPT-Zero項目的研究主要使用計算機生成的數(shù)據(jù)來訓練模型，而不是從互聯(lián)網(wǎng)上提取的真實世界數(shù)據(jù)，因為OpenAI已經(jīng)獲得了互聯(lián)網(wǎng)上能獲得的幾乎所有的真實文本數(shù)據(jù)，已經(jīng)無法再獲得足夠的數(shù)據(jù)來進行下一階段訓練。

OpenAI 研究團隊利用GPT-Zero這一創(chuàng)新成果，構(gòu)建了能解決基礎(chǔ)數(shù)學問題的模型，這一直是現(xiàn)有 AI 模型的難題，無法進行復雜的推理能力。兩位頂尖研究人員 Jakub Pachocki 和 Szymon Sidor 運用 Ilya Sutskever 的研究成果，開發(fā)出了這個名為 Q*（Q-Star）的模型。

而本月奧特曼在接受金融時報采訪的時候曾表示：開發(fā) AGI 的最大挑戰(zhàn)之一是使這些系統(tǒng)能夠進行基本的理解和創(chuàng)新。

他比喻說，就像艾薩克·牛頓（Isaac Newton）發(fā)明微積分一樣，AI 模型也需要能夠超越現(xiàn)有知識，創(chuàng)造新的知識的能力。

種種跡象表明Q*（Q-Star）的模型確實是超越了GPT 4非常多的模型，可以說是直接跨越了幾代，具有自主學習和自我改進的能力，甚至就像之前Ilya表達的可能已經(jīng)表現(xiàn)出了輕微的自我意識能力。

以上內(nèi)容為綜合報道、爆料的可能性猜測總結(jié)，不一定準確，請注意分辨！但是外網(wǎng)已經(jīng)討論瘋了！