人工去获取一个有质量排序的数据集也变得越来越不可能。
于是有人就认为，自我反馈模型，也就是让模型自我去评价去提升的模型才是未来，纵然它有时候显得很弱智。
但是现在，有了小沙，小沙替代【基于人类反馈的强化学习】里边的人类，变成了【基于小沙反馈的强化学习】，这一切就又变得可能了！
不仅解决了自我反馈容易弱智的问题，同时解决了人工反馈效率过低、成本过高的问题。
这就相当于将两个模型的优点直接结合了。
而且，超大规模超超大规模，也不用担心人工的问题了。
所以，各家的模型现在进步都非常大，原因就在于此。
想要变得跟小沙一样厉害，那当然不可能——基于小沙训练的AI想超过小沙那本身就是一个悖论。
但是，只要舍得堆积算力，无限的堆积算力，再加上用小沙代替人类进行反馈的强化学习，理论上最终能极限逼近小沙的水准。
当然，理论只是理论，现实中不存在无限算力，考虑实际情况，用这种方式结合超大算力训练一年，达到小沙的六七成水准应该是可能的。
华为这边默默的评估过，现在几乎所有的AI训练企业都在偷偷的这么干。
“需要跟郝成说一下这个情况吗？”何钢问了一嘴。
“这他应该知道吧？”于东一愣：“以前，很多模型都用ChatGPT反馈做初期训练，训练到一个阶段了才转人工反馈的，都是惯例了。”
“我估摸着他还真不知道，他现在应该没关注其他的AI同行。”
听何钢这么说，于东直接嘴角一抽，是啊，一群弱鸡同行，有什么好关注的呢：
“那还是说一下吧，这事影响还是挺大的。尤其是OpenAI，他那算力堆的，而且最近有点儿跳，得限制一下。”
“对了，苹果指望就是这个呢吧？”何钢脑子里突然把两件事儿联系到一起了。
“嗯。”于东笑道：“苹果之所以现在还没有彻底急眼，就是得到了OpenAI的承诺，而OpenAI之所以这么有把握，是因为他们又购买了上千亿美元的显卡。
“对投资者号称是研发了一种新的算法，可追赶小沙。实际上，说白了就是【基于小沙的深度学习】。”
“【趋同于人】的【类似意识】。”于东一说【基于小沙的深度学习】，何钢不自觉的就嘀咕了这么一句。
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