新型AI研发实验室的技术路径与愿景

新型AI研发实验室的技术路径与愿景

摘要

Jeremy Howard（创始CEO，曾共同创办Kaggle和fast.ai）与Eric Ries（创始董事，精益创业方法和长期股票交易所创造者）今日联合推出Answer.AI——一个基于基础研究突破创建实用终端用户产品的新型AI研发实验室。该实验室获得某机构1000万美元投资，将组建完全远程的深度技术通才团队。

研发实验室的新模式

Answer.AI实验室将探索驯服AI所需的基础研究，以及使其在实践中发挥作用的发展路径。就像托马斯·爱迪生当年通过"发明实验室"驯服电力一样，该实验室致力于解决AI时代相似的技术挑战。

迭代式AI应用路径

有效利用AI不仅需要底层计算机科学和数学研究，还需要深入思考哪些实际应用能够利用这种新能力。研发中的"D"（开发）至关重要：只有考虑实际应用的开发，才能瞄准正确的研究方向。

技术实践方面，实验室将基于以下专业积累：

• ULMFiT大型语言模型微调方法（当前所有主流语言模型的技术基础）
• 深度学习课程中展示的从简单模型迭代优化至尖端状态的技术路径
• 最小可行产品（MVP）的创建与迭代改进方法论

研究平台架构

与某机构和某中心致力于开发通用人工智能（AGI）不同，Answer.AI专注于有效利用现有模型。技术重点包括：

模型优化研究

• 如何最佳地微调较小模型以最大化其实用性
• 减少当前限制AI更广泛使用的技术约束

团队架构理念

• 组建少量好奇、热情、技术精湛的通才团队
• 利用现代AI工具，使单个通才能够使用不熟悉的语言、工具和库解决复杂技术问题

技术传承与演进

从fast.ai到Answer.AI的技术演进包括：

历史技术贡献

• 创建使PyTorch更易用且功能更强大的fastai库
• 构建全球最快的图像模型训练系统
• 建立现在被所有主要LLM使用的三步训练方法（ULMFiT）

新技术方向

• 研究构建AI产品的新方法，服务当前方法无法覆盖的客户需求
• 通过更好的效率降低成本，创建AI价值正向反馈循环

技术伦理与安全

实验室持续关注AI伦理问题：

• 深入思考如何使模型应用与当今人类需求保持一致
• 三年前创建了实用数据伦理课程
• 致力于开发符合伦理且有益的AI应用

技术探索理念

在AI这个广阔复杂的技术领域，实验室采用渐进式技术路线：

• 尝试多种技术方案
• 验证有效方法
• 逐步改进优化

这种技术探索精神源于科学传统，正如法拉第所言："确信自己正确的人几乎肯定是错误的。"Answer.AI正是为那些不确定自己正确但会努力最终做对的人而建的研发实验室。
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