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OpenAI 研究员姚顺雨近期发布文章，指出：AI 下半场将聚焦问题定义与评估体系重构。在 AI 发展新阶段，行业需要通过设计更有效的模型评测体系，弥补 AI 能力与真实需求的差距。

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多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLM）正迅速崛起，从只能理解单一模态，到如今可以同时理解和生成图像、文本、音频甚至视频等多种模态。正因如此，在AI竞赛进入“下半场”之际（由最近的OpenAI研究员姚顺雨所引发的共识观点），设计科学的评估机制俨然成为决定胜负的核心关键。

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AI趋势正在“中场休息”，在此之前训练＞评估，在此之后评估＞训练。

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要理解上半场，看看它的赢家。你认为到目前为止最有影响力的 AI 论文是哪些？我尝试了斯坦福大学 224N 课程的测验，答案并不令人惊讶：Transformer、AlexNet、GPT-3 等等。这些论文有什么共同点？它们提出了一些训练更好模型的基本突破。但同样，它们通过在一些基准测试上展示一些（显著的）改进来发表论文。

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清华姚班学霸姚顺雨，官宣加入了OpenAI。