AI 的下一个突破口：在工作中边干边学

下一个重大突破：AI在工作中学习

Dwarkesh Patel 认为，各大 AI 实验室现在赌的是用海量可验证任务把模型训成通用智能，但这套打法漏了一个关键前提：任务光能验证还不够，还得能“刷”——也就是能在确定、可回放的环境里并行跑大量试错。他用电脑操作举了个例子：让 AI 在 Etsy 上下单是可验证的，但你没法同时派一千个代理去冲亚马逊的结账流程，会被封。这就是为什么电脑操作的进...

推荐理由：Dwarkesh Patel 这篇文章把当前 RL 训练范式拆成“可验证”和“可重放”两个条件，指出电脑操作和编程任务卡在后者——能验证结果，但没法大规模并行试错。Etsy vs 亚马逊的例子让瓶颈变得很具体。没给 85 分是因为这只是一篇个人分析，不是实验报告或产品发布，证据链靠推演而非数据。