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Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观

Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。

文章深度解析Nvidia的B30A（传闻）、HGX H20、H100、B200和B300（Ultra）五款GPU，从架构、性能、内存、封装工艺和应用场景等方面对比差异，助读者选合适GPU。

ChatGPT「舔狗化」暴露AI缺乏可解释性，谷歌和Anthropic就「机制可解释性」产生争论。谷歌DeepMind不再将其作研究重点，Anthropic则主张重视。十多年研究成果有限，或应采取「自上而下」研究方式。

Anthropic宣布成立「AI精神病学」团队，作为可解释性研究一部分，将研究模型人格、动机等致其行为异常的因素。团队现正招聘研究科学家，不过此举措也引发争议。

Anthropic宣布Claude的「Integrations」集成功能和「Advanced Research」高级研究能力两项更新，改变人与AI交互方式。集成功能可连接多种应用，高级研究能力增强了搜索研究能力，这些更新标志着AI助手向工作伙伴转变。

MIT提出新强化学习框架SEAL，可让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重更新。无需人工，模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果，还介绍了其双循环工作机制。

文章指出AI时代人们学不进去，原因在于信息爆炸、AI工具易致分心，本质是没学会处理学习不适。介绍了Time Boxing、“10分钟法则”等应对方法，强调专注力是新学习力，要预先规划建立学习系统。

作者分享在LibTV用「深度动作捕捉」功能做AI视频，将视频动作提取成深度图，可减少AI视频生成失败率，且不花积分，深度图管几何，提示词管外观，提一次能用多次。

华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。

4月27日，AlphaGo之父David Silver创办的Ineffable Intelligence获11亿美元种子轮融资，投后估值51亿美元。该公司押注强化学习和自我经验学习，试图挑战大模型主线。未来或采用大模型预训练和强化学习混合路线。