▲ 戳蓝 色字关注我们！ AI 博士生千万别再做 LLM 了。 —— 杨立昆（ Yann LeCun ） 当国内高校的 AI 学院把 LLM（大语言模型）捧成 "镇院之宝"，课程表恨不得从第一页写到最后一页都印着 "Transformer 架构""大模型微调"； 当企业融资路演时，PPT 里不塞个 "千亿参数""多模态大模型" 都不敢抬头说话； 当博士生们挤破头往 LLM 赛道钻，哪怕只是给模型调个参数都觉得自己踩在了 "技术风口"—— Hugging Face CEO 克莱姆・德朗格的警告像一盆冰水浇下来：" 我们不在 AI 泡沫里，只在 LLM 泡沫里。 " 更狠的是 AI 界 "活化石" 杨立昆，这位 40 年没看走眼的技术大牛直接拍桌子：" AI 博士生？千万别碰 LLM！ " 现在这场全民追 LLM 的闹剧，本质上是一群人围着半块面包狂欢，却忘了后厨里还有鱼翅、燕窝、海参没来得及做。 （图灵奖得主杨立昆 Yann LeCun ） 而国内更要警惕！正踩着这场狂欢的节奏，一步步往 "路径依赖" 的坑里跳，等哪天泡沫破了才会发现：下一个时代的入场券，早被我们在抢面包的时 候弄丢了。 一、AI 百年史 从不 ...

核心技术机制 - OpenAI正在开发名为“通用验证器”的新技术，该技术采用“证明者-验证者游戏”的内部对抗训练框架，通过让一个AI模型（验证者）检查评判另一个模型（证明者）的输出来系统性提升模型质量[2][3] - 该框架包含两种角色：“证明者”模型负责生成答案，“验证者”模型负责区分答案正误并通过反馈优化证明者，其规模足够小适合大规模部署并为未来GPT部署设计[4][6] - 技术机制类似于生成对抗网络，通过内部对抗解决强化学习在创意写作、数学证明等主观或复杂领域难以验证答案质量的瓶颈[2][5] 技术价值与进展 - 该技术是“通用的”，能显著提升大模型在难以验证任务上的表现，标志着公司正试图攻克AI商业化应用中的核心痛点——可信度[2] - 技术已帮助OpenAI模型在软件编程和创意写作等领域取得进步，例如在复杂数学证明中确保每一步逻辑一致，公司模型近期在国际数学奥林匹克竞赛的突破性成绩很可能得益于此技术[13] - OpenAI高级研究员表示其强化学习方法是“通用目的”的，可验证更主观类别的答案质量，研究员Noam Brown也间接证实了方法的有效性[2][13] 公司背景与整合 - 该关键技术被视为OpenAI前“超级对齐”团队的技术遗产，由联合创始人Ilya Sutskever主导成立，团队解散后其技术成果已被整合进公司核心产品研发路径[9][10][11] - 技术正被应用于GPT-5开发过程，曾在GPT-4代码辅助功能试点的模型自我批判系统已被正式整合进GPT-5这个“下一个主线模型”[12] 行业竞争与预期 - 包括xAI和谷歌在内的竞争对手已将强化学习作为提升模型能力的关键技术路径并加倍投入，在此背景下“通用验证器”被视为公司在白热化AI竞赛中保持领先优势的核心资产[12] - OpenAI首席执行官Sam Altman为GPT-5造势，称其“在几乎所有方面都比我们更聪明”，加剧了市场对GPT-5的高度期望[12]

下一代大模型GPT-5与通用验证器技术 - OpenAI正在开发名为"通用验证器"的新技术 该技术被视为提升GPT-5市场竞争力的关键武器 已应用于GPT-5开发过程 [1] - 通用验证器采用"证明者-验证者游戏"机制 通过内部对抗训练系统性提升模型输出质量 解决强化学习在主观和复杂领域的验证瓶颈 [1] - 该技术被证实具有通用性 能让大模型在难以验证的任务上表现更好 有助于攻克AI商业化应用中的可信度痛点 [1] 证明者-验证者游戏技术细节 - 技术细节发表于2024年7月OpenAI论文《证明者-验证者游戏提升大语言模型可读性》 构建了内部对抗训练框架 [2] - 框架包含"证明者"和"验证者"两种角色 验证者学习区分正误方案 证明者根据反馈优化生成能力 验证器规模适合大规模部署 [2] - 机制类似生成对抗网络(GANs) 通过"判别器"倒逼"生成器"进步 包含"靠谱证明者"和"狡猾证明者"两种模式 [2][3] 超级对齐团队的技术遗产 - 通用验证器技术源自OpenAI已解散的"超级对齐团队" 该团队由联合创始人Ilya Sutskever主导成立 [6] - 论文六位作者中仅两人仍留任 但技术成果已被整合进核心产品研发 用于解决模型对齐和可靠性问题 [6] GPT-5的市场预期与竞争格局 - GPT-5整合了曾在GPT-4试点的模型自我批判系统 市场期望达到新高 [7][8] - OpenAI CEO Sam Altman称GPT-5"在几乎所有方面都比我们更聪明" 加剧市场期待 [8] - 竞争对手xAI和谷歌也在强化学习领域加倍投入 通用验证器被视为OpenAI保持领先优势的核心资产 [8] 技术突破与现存挑战 - 通用验证器在软件编程和创意写作等主客观领域均展现改进 使AI能力向主观领域渗透 [9] - 该技术帮助OpenAI模型在国际数学奥林匹克竞赛取得突破 可验证更主观类别的答案质量 [9] - GPT-5研发面临高质量训练数据稀缺 大规模预训练收益下降 以及部署后性能衰减等挑战 [9]