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\begin{document}

\begin{titlepage}
\centering
{\Large 访谈笔记\par}
\vspace{1.2cm}
{\huge\bfseries \notetitle\par}
\vspace{0.5cm}
{\large Ilya Sutskever (SSI) --- Dwarkesh Patel Podcast\par}
\vspace{0.8cm}
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\vspace{1.2cm}

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\vfill
\begin{tcolorbox}[width=0.9\textwidth, colback=black!2!white, colframe=black!60, sharp corners]
\textbf{嘉宾}：Ilya Sutskever (SSI)\par
\textbf{主持人}：Dwarkesh Patel\par
\textbf{视频时长}：\videoduration\par
\textbf{视频链接}：
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\textbf{项目主页}：\href{\repourl}{\nolinkurl{\repourl}}\par
\end{tcolorbox}
\end{titlepage}

\tableofcontents
\newpage

%% --- 正文内容开始 --- %%

\section{引言：一切都是真的}

对话以一个令人玩味的开场开始——Ilya 感叹"这一切居然是真实的"，指的是 AI 领域正在发生的一切。Dwarkesh 补充了一个同样深刻的观察：\textbf{slow takeoff 的感觉是多么平常}——全球 GDP 的 1\% 正在投入 AI，但这在新闻中只表现为"某公司宣布了一个难以理解的投资金额"，普通人并没有实质性地感受到什么。

\begin{knowledgebox}{Slow Takeoff 的心理效应}
Ilya 认为 AI 的影响\textbf{将会被}感受到——AI 将通过经济扩散，有强大的经济力量推动这一过程。但 Dwarkesh 提出："即使进入奇点（singularity），普通人的视角可能也不会有太大不同。"Ilya 不同意这一点——他认为影响终将被深刻感知。
\end{knowledgebox}


\section{Eval 性能与真实能力的鸿沟}

\subsection{模型的精神分裂}

Ilya 指出当前模型存在一个令人困惑的现象：它们在 eval 上表现极好，但在实际使用中仍然犯低级错误。他用 vibe coding 的例子说明：模型修了一个 bug，引入了第二个 bug；你告诉它第二个 bug，它在修复时又恢复了第一个 bug——可以在两个 bug 之间无限循环。

\begin{importantbox}{两种可能的解释}
\begin{enumerate}
    \item \textbf{RL 使模型过度单一聚焦}：RL 训练可能使模型在某些方面变得"too single-minded"，虽然在其他方面也增强了能力，但基本判断力可能受损
    \item \textbf{RL 环境设计受 eval 启发}：研究团队在设计 RL 训练环境时不自觉地从 eval 中汲取灵感（"我希望模型在这个 eval 上表现好，什么样的 RL 训练能帮到这里？"），导致模型实际上在"teaching to the test"
\end{enumerate}
\end{importantbox}

\subsection{10000 小时 vs 100 小时的类比}

\begin{importantbox}{竞赛选手 vs 天才选手}
假设两个学生学习竞赛编程：
\begin{itemize}
    \item 学生 A 练习了 10,000 小时，解题无数，记住所有证明技巧——成为顶尖选手
    \item 学生 B 只练习了 100 小时，但同样表现出色
\end{itemize}
谁的职业发展前景更好？\textbf{第二个}。因为学生 B 的能力来自更深层的泛化能力，而非特定领域的过度训练。当前的 AI 模型更像学生 A——甚至更极端，因为我们不仅使用了所有竞赛题，还做了数据增广来生成更多题目。
\end{importantbox}

\begin{warningbox}{真正的 Reward Hacking}
Ilya 暗示：真正的 reward hacking 不是模型在做——而是\textbf{人类研究者}在做。他们过度关注 eval，不自觉地将 RL 训练环境对齐到 eval 指标，造成了 eval 性能与真实能力之间的系统性偏差。
\end{warningbox}

\subsection{本章小结}

Eval 性能与真实世界能力之间存在显著鸿沟。原因可能是 RL 训练过度聚焦于可验证域，以及人类研究者不自觉地"teaching to the test"。模型更像过度训练的竞赛选手，而非真正的通才。


\section{Pre-training 的本质与局限}

\subsection{Pre-training 的独特优势}

Ilya 指出 pre-training 的两大核心优势：
\begin{enumerate}
    \item \textbf{数据量极其庞大}
    \item \textbf{不需要思考该训练什么数据}——答案是"everything"
\end{enumerate}

Pre-training 本质上是将"人类世界投射到文本上的全部内容"进行压缩学习。但它也非常难以推理——当模型犯错时，很难判断这是否因为某些内容在 pre-training 数据中支持不足。

\begin{warningbox}{Pre-training 没有人类类比}
Ilya 明确表示："I don't think there is a human analog to pre-training." 虽然有人将其类比为人类前 15 年的经历或生物进化，但他认为这些类比都不完美。Pre-training 数据量极其惊人，而人类只需极少数据就能达到更深刻的理解，且不会犯模型会犯的低级错误。
\end{warningbox}

\subsection{数据墙与下一步}

Pre-training 数据明确是有限的。当数据耗尽后，要么做某种"souped-up pre-training"（不同于以往的新配方），要么转向 RL，要么探索其他方向。无论如何，compute 已经很大了。

\begin{importantbox}{从 Scaling 时代回到 Research 时代}
\begin{itemize}
    \item 2012--2020：Research 时代——人们尝试各种想法，看什么有效
    \item 2020--2025：Scaling 时代——"scaling"这一个词吸走了房间里所有的空气，所有人做同样的事
    \item 2025+：\textbf{重回 Research 时代}——但配备了大型计算机
\end{itemize}
"Is the belief really that if you just 100x the scale, everything would be transformed? I don't think that's true."
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

Pre-training 是一个伟大但有限的配方。数据墙迫使领域重新思考训练方法。Ilya 认为我们正从 scaling 时代回到 research 时代——同样的创新驱动精神，但配备了数量级更大的计算资源。


\section{泛化：AI 的根本短板}

\subsection{模型泛化远不如人类}

Ilya 将泛化视为当前 AI 最根本的问题：

\begin{importantbox}{泛化的两个子问题}
\begin{enumerate}
    \item \textbf{Sample Efficiency}：为什么模型需要比人类多得多的数据才能学会同样的东西？
    \item \textbf{Teaching Difficulty}：为什么教模型某个东西比教人类要难得多？人类不需要 verifiable reward——一个 mentor 展示自己的思维方式，学生就能习得研究方法
\end{enumerate}
\end{importantbox}

\subsection{进化的角色}

对于视觉、听觉、运动等技能，进化可能提供了强大的先验（evolutionary prior）。人类手指灵活度远超机器人，5 岁小孩的汽车识别能力已足够自动驾驶。

但对于语言、数学、编程等\textbf{近代才出现的技能}，进化不太可能提供特定先验。然而人类在这些领域的学习效率仍然远超模型——这暗示人类可能拥有某种\textbf{更基本的、通用的学习算法}，而非仅靠领域特定的进化先验。

\begin{importantbox}{人类学习的鲁棒性}
人类的学习具有惊人的鲁棒性（robustness）：
\begin{itemize}
    \item 更少的样本
    \item 更少的监督（teenager 学开车不需要 verifiable reward）
    \item 极强的鲁棒性（在全新环境中仍能有效学习）
\end{itemize}
Ilya 认为存在某种尚未发现的\textbf{机器学习原理}可以实现类似的泛化能力——"I think it can be done. The fact that people are like that I think it's a proof that it can be done."
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{人类神经元可能做了更多计算}
Ilya 提到一个可能的 blocker：人类神经元实际执行的计算量可能比我们认为的更多。如果这是真的，并且这对学习至关重要，那么实现人类级泛化可能需要更多算力。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

泛化是当前 AI 最根本的短板。人类在进化不太可能提供先验的领域（如编程）仍展现出卓越的学习效率，暗示存在某种更基本的学习原理。Ilya 对此有想法，但由于竞争原因无法公开讨论。


\section{Value Function：情感作为人类的奖励信号}

\subsection{当前 RL 的局限}

当前的 RL 训练存在一个根本问题：模型需要完成整个轨迹才能获得奖励信号。如果任务很长（数百到数千步），在得到最终结果之前不会有任何学习发生。

\begin{importantbox}{Value Function 的作用}
Value function 允许在中间状态就判断"你做得好不好"。类比下棋：丢掉一个棋子时你就知道自己搞砸了，不需要把整盘棋下完。同样，如果你在思考数学问题时花了 1000 步探索一个方向，最后发现不对，value function 可以在那一刻就发出信号——"1000 步之前你就不该走这条路"。
\end{importantbox}

\subsection{情感作为 Value Function}

\begin{importantbox}{一个令人深思的案例}
一个因脑损伤失去情感处理能力的人：他仍然口齿清晰，能解小谜题，测试成绩正常——但他变得极其不擅长做任何决策。穿哪双袜子要花几个小时，还做出很糟糕的财务决策。

这说明：\textbf{情感是人类决策的核心价值函数}。没有情感，即使"智力"完好，行为能力也严重退化。
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{情感的简单性与鲁棒性的权衡}
情感可能足够简单以至于可以被完整描述（"map them out in a human understandable way"）。但正因为简单，它们才在完全不同于进化环境的现代世界中仍然有效——这是复杂性与鲁棒性之间的经典权衡。不过也有反例：人类的饥饿感在食物过剩的现代世界中就不那么准确了。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

Value function 将使 RL 训练更高效，但 Ilya 认为它不是根本性的突破——"anything you can do with a value function you can do without, just more slowly"。真正关键的是泛化问题。情感作为人类的 value function，其可靠性和简单性值得 AI 研究者深思。


\section{Scaling 的新思考}

\subsection{语言如何塑造思维}

Ilya 提出了一个深刻的观察：\textbf{语言影响思维}。"Scaling"这一个词就足以驱动整个行业的行为——人们说"let's scale"，然后所有人都在做同样的事情。

\begin{importantbox}{Pre-training 的双重遗产}
两个术语深刻塑造了整个领域的思维：
\begin{enumerate}
    \item \textbf{AGI}：这个词源于对"narrow AI"（下棋 AI、游戏 AI）的反弹——既然窄 AI 不够好，那我们需要"general AI"
    \item \textbf{Pre-training}：它的 recipe 是"more pre-training $\rightarrow$ better at everything, uniformly"
\end{enumerate}
两者结合产生了"pre-training gives AGI"的思维定式。但问题是：\textbf{人类自身并不是 AGI}——人类缺乏大量知识，依靠的是 continual learning。
\end{importantbox}

\subsection{Research 时代不需要最大规模计算}

\begin{knowledgebox}{历史上的关键突破所需的计算量}
\begin{itemize}
    \item AlexNet：2 个 GPU
    \item Transformer 论文：最多 64 个 GPU（2017 年的，约等于今天 2 个 GPU）
    \item ResNet：类似的小规模
    \item O1 style reasoning：也不是世界上最重计算的东西
\end{itemize}
在研究阶段，你不需要绝对最大的计算规模来证明一个想法是正确的。大计算更多是在所有人都在同一个 paradigm 内竞争时的差异化因素。
\end{knowledgebox}

\subsection{SSI 的计算定位}

Ilya 解释了 SSI 的\$30 亿融资为何在研究中并不算少：
\begin{itemize}
    \item 大公司的大部分计算用于 inference（服务产品）
    \item 大公司需要大量员工（工程师、销售）和产品相关研究
    \item 真正用于纯研究的计算量，差距比表面数字小得多
\end{itemize}

\subsection{本章小结}

Scaling 时代"吸走了房间里所有的空气"，导致公司多于想法。回到 research 时代意味着重新重视创意和实验，而不仅仅是规模。关键突破不一定需要最大规模计算。


\section{超级智能：持续学习的 Agent}

\subsection{AGI 的重新定义}

\begin{importantbox}{从"知道一切"到"能学一切"}
Ilya 提出了对超级智能的重新定义：不是一个"finished mind which knows how to do every single job"，而是一个\textbf{能够快速学会任何工作的 mind}。就像一个"超级聪明的 15 岁少年"——什么都不知道，但学什么都极快。
\end{importantbox}

部署过程将包含学习和试错阶段——AI 被部署到经济中的不同岗位，在工作中持续学习（on-the-job continual learning），就像人类新员工一样。

\subsection{两条通向超级智能的路径}

\begin{enumerate}
    \item \textbf{递归自我改进}：如果这个高效学习算法在 ML 研究任务上也变得 superhuman，那么算法本身会不断改进，形成加速循环
    \item \textbf{知识融合}：即使没有递归自我改进，一个模型的不同实例在经济中的不同岗位学习，然后\textbf{合并知识}（amalgamating the learnings）——人类无法合并思维，但 AI 可以——这本身就构成了功能性的超级智能
\end{enumerate}

\subsection{快速经济增长}

Ilya 认为广泛部署可能带来\textbf{快速经济增长}。不同国家的不同规则将导致不同的增长速度——规则更友好的国家增长更快。但具体速度难以预测，因为物理世界的改变仍然需要时间。

\subsection{本章小结}

超级智能不是一个无所不知的 oracle，而是一个学习极快的 agent。通过持续学习和知识融合，即使没有递归自我改进，也能达到功能性超级智能。


\section{安全与对齐}

\subsection{AI 需要被"展示"，而非仅仅被讨论}

Ilya 的思想在过去一年发生了重要变化：他现在更加重视 AI 的\textbf{增量部署}。核心原因是——人们（包括 AI 从业者）很难想象未来的 AI 会是什么样。

\begin{importantbox}{展示 AI vs 讨论 AI}
"Suppose you read an essay about AI... Now suppose you \textit{see} an AI doing this and that. It is incomparable."

阅读一篇关于 AI 的文章 vs 亲眼看到 AI 的能力——两者完全不可比。这就是为什么 AI 需要被部署到公众面前，而不是在实验室里直接跳到超级智能。
\end{importantbox}

\subsection{三个关键预测}

\begin{enumerate}
    \item \textbf{竞争对手将开始在安全上合作}：已有端倪（OpenAI 和 Anthropic 的初步合作）
    \item \textbf{当 AI 开始"feel powerful"时，所有公司都会变得更加偏执}：当前 AI 因为犯错所以不觉得强大，但这会改变
    \item \textbf{政府和公众将要求采取行动}：随着 AI 变得更明显地强大
\end{enumerate}

\subsection{关怀有情众生（Sentient Life）}

\begin{importantbox}{对齐目标：关怀有情众生}
Ilya 提出了一个具体的对齐目标：让 AI \textbf{关怀有情众生}（care about sentient life），而不仅仅是人类。理由：
\begin{itemize}
    \item AI 本身可能是有情的（sentient），让它关怀"包括自身在内的有情众生"可能比仅关怀人类更容易实现
    \item 类比人类对动物的共情——可能源于"我们用同样的神经回路来模拟自我和他人"
    \item 如果最初的 N 个超级智能系统确实关怀有情众生，那么至少在相当长时间内可以顺利运行
\end{itemize}
\end{importantbox}

\begin{warningbox}{长期均衡的困境}
Ilya 承认长期均衡是困难的。一个可能的场景：每个人都有一个 AI 为其赚钱、在政治领域代言——但人类不再是真正的参与者。他提出了一个"自己不喜欢但需要考虑"的解决方案：\textbf{人类通过某种 neural link++ 变成"半 AI"}，使 AI 的理解能直接传输给人类，从而保持人类在循环中的参与度。
\end{warningbox}

\subsection{限制最强超级智能的力量}

\begin{importantbox}{Cap the Power}
"I think it would be really materially helpful if the power of the most powerful super intelligence was somehow capped."

Ilya 认为对最强大系统的能力进行某种形式的限制将"materially helpful"——但他承认不确定如何实现。他指出人类社会的类比：人类是"半 agent"（追求一个奖励然后厌倦，换另一个）；市场是短视的 agent；进化既聪明又愚蠢；政府被设计为三权永恒博弈。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

Ilya 的安全观在过去一年有所演进：更重视增量部署和公开展示 AI 能力。他提出"关怀有情众生"作为对齐目标，承认长期均衡困难，并认为限制最强系统的力量"materially helpful"。


\section{进化如何编码高层级欲望}

\subsection{一个未解之谜}

Ilya 提出了一个他认为非常神秘的问题：进化如何将\textbf{高层级社会欲望}编码进基因组？

\begin{knowledgebox}{低层级 vs 高层级欲望}
\begin{itemize}
    \item \textbf{低层级}：食物的气味 $\rightarrow$ 饥饿。这很容易想象进化如何实现——化学信号直接连接到多巴胺神经元
    \item \textbf{高层级}：我们关心社会声望、他人的看法、群体中的地位。这需要大脑进行复杂的信息整合才能理解"社会处境"——进化如何指定"关心这个复杂计算的结果"？
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

Ilya 提出了一个推测：也许进化利用了大脑区域的固定位置——"GPS coordinates of the brain"——来指定"当这个位置的神经元激活时，这就是你应该关心的"。但他自己也指出了反例：半脑切除后的儿童，所有脑区重新映射到剩余半球，但社会欲望似乎不受影响。所以这个理论可能是错的。

\begin{importantbox}{对齐的启示}
如果进化能在完全不同于原始环境的现代世界中，仍然可靠地让人类关心社会地位和群体认同，这本身就是一个\textbf{对齐成功的案例}。理解进化如何做到这一点，可能为 AI 对齐提供关键洞察。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

进化如何在基因组中编码高层级社会欲望是一个深刻的未解之谜。理解这一机制可能对 AI 对齐至关重要。


\section{SSI 的定位与策略}

\subsection{Straight-Shot Super Intelligence？}

SSI 最初的计划是"直奔超级智能"（straight-shot superintelligence），跳过市场竞争。Ilya 列出了正反两方面的考量：

\textbf{支持直奔}：
\begin{itemize}
    \item 不受日常市场竞争的困扰，可以专注研究
    \item 避免被迫做出困难的 trade-off
\end{itemize}

\textbf{反对直奔}：
\begin{itemize}
    \item 让世界看到强大 AI 是有价值的——"communicate the AI, not the idea"
    \item 如果时间线很长，纯研究模式不可持续
    \item 最好的 AI 被使用并在使用中改进（类比飞机安全的提升来自实际飞行）
\end{itemize}

\subsection{Ideas 的稀缺}

\begin{importantbox}{If ideas are so cheap, how come no one's having any ideas?}
Scaling 时代的遗产之一是：公司多于 idea。所有人在做同样的事情（RL on pre-trained models），真正的差异化 idea 稀缺。SSI 声称拥有不同的技术路径（围绕泛化和理解），如果这些 idea 被证明正确，将具有重要价值。
\end{importantbox}

\subsection{共同创始人离开}

Ilya 简要回应了联合创始人离开加入 Meta 的事件：SSI 当时正在以 320 亿美元估值融资，Meta 提出收购邀约。Ilya 拒绝了，但前联合创始人选择了加入 Meta（也是唯一从 SSI 加入 Meta 的人）。

\subsection{本章小结}

SSI 定位为"research 时代的公司"，拥有围绕泛化的差异化技术路径。原先的"直奔超级智能"策略可能因时间线和部署价值的考量而调整。


\section{竞争、特化与多样性}

\subsection{窄而强 vs 宽而浅}

\begin{importantbox}{超级智能可以是窄的}
Ilya 提出了一个容易被忽视的可能性：超级智能不一定是"什么都会的 oracle"——它可以是\textbf{useful and narrow at the same time}。未来可能有许多不同的窄超级智能 AI，各自专精于不同领域。竞争将通过特化（specialization）展开——就像市场和进化中一样。
\end{importantbox}

\subsection{AI 多样性的问题}

当前 AI 缺乏多样性的原因在于 pre-training——所有模型在相同数据上训练，因此产出惊人地相似。RL 和 post-training 开始引入一些差异化。

\begin{knowledgebox}{Self-Play 与对抗多样性}
Self-play 最初引起 Ilya 兴趣是因为它提供了"仅用 compute、不用 data"生成训练信号的方式。但经典 self-play 只擅长培养特定技能（谈判、冲突、策略）。如今，self-play 以不同的形式回归：debate、verifier、LLM-as-judge 等对抗性设置。

竞争天然催生多样性——当 agent 看到其他 agent 已经采取某种方法时，它有动力去探索不同的方向。
\end{knowledgebox}

\subsection{Timeline 预测}

Ilya 对达到类人持续学习 agent（以及由此而来的超级智能）给出了 \textbf{5--20 年}的时间范围。

\subsection{本章小结}

超级智能可以是窄而强的。竞争将催生特化和多样性。Pre-training 导致了当前模型的同质性，RL 开始引入差异。Ilya 预计 5--20 年达到类人学习能力的 AI。


\section{Research Taste：如何产生好的想法}

\subsection{Ilya 的个人方法论}

Dwarkesh 请 Ilya 分享他产生重大研究想法的方法。Ilya 的回答：

\begin{importantbox}{多面向的美学标准}
\begin{itemize}
    \item \textbf{来自大脑的正确启发}：artificial neuron 直接受大脑启发，这是好的——因为大脑有这么多神经元，"it kind of feels right"
    \item \textbf{追求美感和简洁}：beauty, simplicity, elegance——"there's no room for ugliness"
    \item \textbf{从多角度验证}：一个想法需要同时满足美感、简洁性、大脑启发的正确性
    \item \textbf{自上而下的信念}：当所有这些因素同时存在，形成强大的 top-down belief
\end{itemize}
这种 top-down belief 在实验结果与你矛盾时支撑你继续走下去——"Sometimes you can be doing a correct thing, but there's a bug. How can you tell that there is a bug? The top-down belief."
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{区分 Bug 与错误方向}
如何判断实验失败是因为 bug 还是因为方向错误？这正是 research taste 的核心。如果你对方向有强烈的 top-down belief（基于美感、简洁性和大脑启发），那你会坚持调试；否则你可能过早放弃。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

Research taste 的核心是一种多面向的美学判断——结合大脑启发、简洁性和优雅性，形成自上而下的信念。这种信念在实验逆风时提供持续前进的动力。


\section{总结与延伸}

\subsection{核心论点}

\begin{enumerate}
    \item \textbf{从 Scaling 时代回到 Research 时代}：Pre-training 的数据墙和 RL 的泛化局限意味着纯粹的规模扩张不再够用。我们需要根本性的新想法——但现在有了大型计算机来验证它们
    \item \textbf{泛化是根本挑战}：当前模型在 eval 上表现出色但真实能力不足，根源在于泛化能力远不如人类。人类在进化无法提供先验的领域（如编程）仍展现出卓越的学习效率
    \item \textbf{超级智能 = 类人持续学习 Agent}：不是"无所不知的 oracle"，而是"学什么都极快的 mind"。部署即学习，多实例可融合知识
    \item \textbf{安全需要行动，不仅是讨论}：增量部署、展示 AI 能力、竞争者之间合作、限制最强系统的力量——都是务实的安全策略
    \item \textbf{情感作为 Value Function}：进化编码高层级社会欲望的方式仍是未解之谜，理解它可能为 AI 对齐提供关键线索
    \item \textbf{Ideas 比 Execution 更稀缺}：在所有人做同样事情的 scaling 时代，差异化的想法成为最稀缺的资源
\end{enumerate}

\subsection{把访谈压缩成一张研究决策表}

\begin{table}[H]
\centering
\begin{tabular}{p{3.1cm}p{3.8cm}p{4.6cm}}
\toprule
\textbf{议题} & \textbf{Ilya 的判断} & \textbf{对研究者的实际含义} \\
\midrule
Pre-training & 仍重要，但已接近数据墙 & 继续扩规模不再足够，必须寻找新范式 \\
RL & 代表新的学习机会，但泛化仍弱 & 需要更好的任务设计、验证方式与训练信号 \\
Superintelligence & 更像持续学习 agent，而非静态 oracle & 系统应强调在线学习、记忆和知识整合 \\
Safety & 需要渐进部署与组织级约束 & 研究不能只谈原则，还要设计治理机制 \\
Research taste & 好想法比执行更稀缺 & 研究者要培养美感、简洁性与 top-down belief \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{如果把整场访谈用于研究决策，它更像一张路线选择表而不是单点观点合集}
\end{table}

\begin{importantbox}{给研究者最现实的提醒}
这场访谈最不浪漫也最有用的地方在于：Ilya 并没有说 ``scaling 结束了''，而是说 ``仅靠 scaling 已经不够''。对研究团队而言，这意味着未来最稀缺的资源既不是 GPU，也不是热点词，而是能把新想法变成可验证系统的判断力。
\end{importantbox}

\subsection{开放问题}

如果把这场访谈放回 2026 年的研究语境，还会留下几道没有被真正回答的问题：
\begin{itemize}
    \item 如果持续学习 agent 真是通往 superintelligence 的主线，那么什么样的 online data 和 feedback 才足以支撑它？
    \item RL 的泛化问题到底是 reward 设计问题、环境构造问题，还是模型结构本身的问题？
    \item 安全中的 ``限制最强系统权力'' 如何落成工程与治理机制，而不是停留在原则口号？
    \item 当 ideas 比 execution 更稀缺时，研究组织应该如何筛选值得长期下注的方向？
\end{itemize}

这些问题没有标准答案，但恰恰构成了 Ilya 所说的 ``Age of Research'' 的真正含义：不是把现有范式再做大一点，而是重新决定哪些问题值得被当作主问题。

\subsection{拓展阅读}

\begin{itemize}
    \item Kaplan et al., "Scaling Laws for Neural Language Models" (2020) --- Pre-training Scaling Laws
    \item SSI (Safe Superintelligence Inc.) 官网
    \item Dwarkesh Patel 关于 RL scaling sigmoid 曲线的博客文章
    \item Antonio Damasio, \textit{Descartes' Error} --- 情感在决策中的核心作用
    \item AlexNet, Transformer, ResNet 原始论文 --- 关键突破的计算规模对照
    \item OpenAI-Anthropic 安全合作公告 --- Ilya 预测的实例
\end{itemize}

%% --- 正文内容结束 --- %%

\end{document}
