Noam Brown 对谈：用一万个 AI 智能体解数学难题，以及递归自我改进前怎么确认模型对齐

Dwarkesh 对谈 Noam Brown：智能体集群、对齐与递归自我改进

Noam Brown 是 OpenAI o1 推理模型的核心贡献者，现在在做多智能体系统。他的团队上周用一万个 AI 智能体、花了 1300 亿个 token、跑了 88 小时，解出了一个千禧年大奖难题。Brown 把多智能体看成一种并行的“推理时计算”：单个模型推理久了延迟太高，就多扔几个智能体一起干，用效率换速度。在 5.6 版本的 Ultra 模...

推荐理由：Noam Brown 是 o1 推理线的核心贡献者，这次对谈带着一个具体成果（千禧年难题）和真实数字，不是空谈。多智能体作为并行推理的框架、递归自我改进的对齐前提，这些对正在搭智能体系统的人有直接参考价值。我会先打个折：正文没披露具体是哪个千禧年难题、验证方式也没细说，但信息密度够高，值得推荐。