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前Intel工程师给AI狂热泼冷水:解出数学难题,不等于能替代白领

动察 Beating AI 快讯,做过 LLM 训练和 CPU 形式化验证的工程师 Jay Kruer 发文称,OpenAI 用上万个 Agent 攻下 Navier-Stokes 难题,并不代表 AI 已经能独立替代知识工作者。


他的核心理由很简单:数学题有明确答案,还能用 Lean 自动检查。现实里的编程、研究和企业工作,目标往往很模糊,也没有一个程序能直接判断结果对不对。


没有可靠的自动检查,人就得一直盯着 AI。要把任务规则写到足够严格,又需要昂贵的领域专家。Kruer 认为,这部分监督和验收成本,甚至可能比人自己把活干了还高。


他因此把现在的 LLM 称为「开挂实习生」:能力很强、干活很快,但还不能放心让它自己管事。

AI 解读
OpenAI 9/9公开Navier-Stokes证明:约1万个Agent协同88小时求解,Astra再用17小时完成Lean机器验证。前Intel工程师Jay Kruer指出,数学有明确答案且Lean可自动裁判;现实编程、研究和企业任务目标模糊,无程序判定对错,规则写严又依赖昂贵领域专家,监督验收成本可能高于人自己完成。其CPU形式化验证背景,点出瓶颈已从解题能力移到可验证性。

OpenAI 9/7披露,8月中旬人类每工作8小时,多Agent合计运行约24.8小时,折算3.1个Agent工作日。Agent吞吐在涨,白领替代仍卡在缺少Lean式自动验收;没有可靠裁判,人必须持续盯盘,Kruer的“开挂实习生”仍难升级为管理者。
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