四条近期公开观点，顺着「怎么评测」走到「怎么训练」，再走到可玩的三维世界和跨学科的科学迁移。
01｜评测之外，先造环境
François Chollet 说，AI 领域还没有充分回答一个问题：怎样为学习建立丰富、开放的环境。基准可以评估智能，环境却会塑造智能。1
他随后提到 iLands：智能体不只按赚了多少钱排名，而要在一个会变化的市场里生存。1
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02｜先把训练场做公平
Swyx 在一个已经运行超过十亿个局面的副项目里，重新体会到：让智能体进行自我对弈并持续爬升，难点不只是准备更多任务，而是做出一套公平的训练 harness。2
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03｜从生成画面，到生成世界
Sakana AI 联合创始人 David Ha 介绍 Dreaming in Voxels：模型不只生成图片、视频和文字，也开始尝试生成可以互动的三维环境，以及「fully playable, structured worlds」。3
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04｜好想法，会跨学科走路
Rishi Bommasani 写道，科学创新很少是凭空出现的新想法，更多时候是想法从别的领域传过来。他举的例子是把稳健统计中的 influence functions 迁移到机器学习和 AI。4
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References
- 1François Chollet 原帖
x.com
- 2swyx 原帖
x.com
- 3David Ha 原帖
x.com
- 4Rishi Bommasani 原帖
x.com
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