加载中…
加载中…
Techub News 消息，OpenAI CEO Sam Altman 在 X 平台转发 OpenAI 前研究员 Nick 的推文并表示非常高兴看到此内容。Nick 在推文中称，可解释性可能是当今世界最重要的科学问题，因为若不知道在构建什么，就无法解决对齐问题。他指出，早期对神经网络可解释性感到悲观，但借助现代智能体工具深入观察后发现，参数高达万亿级的模型中绝大多数神经元是可读的，其电路结构优美。他认为，雄心勃勃的可解释性问题将在最需要时得到解决，且可能很快实现。（@sama）
如您认为本页面（或本平台）内容存在侵权或违规情形，请您在发现之日起尽快与我们联系，并提供：权利人姓名/名称及联系方式、被侵权作品名称及权属证明、具体侵权链接及情况说明。我们在核实后将及时处理相关内容。
联系方式：creator@techub.news
商务合作：contacting@techub.news
点击链接下载 Techub News App，获取最新讯息：
https://www.techub.news/download
（或扫描下方二维码下载）
本网站所提供的所有信息仅供参考之用。
本网站不保证信息的准确性、有效性、及时性和完整性。
任何依赖于本网站所提供信息的行为，均由用户自行承担风险。
Techub News 消息，OpenAI CEO Sam Altman 在 X 平台转发 OpenAI 前研究员 Nick 的推文并表示非常高兴看到此内容。Nick 在推文中称，可解释性可能是当今世界最重要的科学问题，因为若不知道在构建什么，就无法解决对齐问题。他指出，早期对神经网络可解释性感到悲观，但借助现代智能体工具深入观察后发现，参数高达万亿级的模型中绝大多数神经元是可读的，其电路结构优美。他认为，雄心勃勃的可解释性问题将在最需要时得到解决，且可能很快实现。（@sama）
如您认为本页面（或本平台）内容存在侵权或违规情形，请您在发现之日起尽快与我们联系，并提供：权利人姓名/名称及联系方式、被侵权作品名称及权属证明、具体侵权链接及情况说明。我们在核实后将及时处理相关内容。
联系方式：creator@techub.news
商务合作：contacting@techub.news
点击链接下载 Techub News App，获取最新讯息：
https://www.techub.news/download
（或扫描下方二维码下载）
本网站所提供的所有信息仅供参考之用。本网站不保证信息的准确性、有效性、及时性和完整性。任何依赖于本网站所提供信息的行为，均由用户自行承担风险。
