最近，特斯拉以前的AI主管、也是Autopilot项目负责人Andrej Karpathy，他在搞一个叫GPT-2的模型训练配置时，折腾了好几个月都没搞定。结果呢？还没等到天亮，一个自动智能体就给把这个让人头疼的细调问题给解决了。 安德里杰·卡尔帕西讲了个很有意思的事。他说本来自己这是自己动手，花了好大功夫去做参数微调，结果最后反而被AI给超越了。这下可好了，大家不光惊掉下巴，还得重新琢磨琢磨以后该怎么跟机器合作。 他发现啊，那些细微的参数变化，人类直觉根本察觉不到。要想用好现在这些工具，得先把自己这块“瓶颈”去掉。不能老是守在旁边告诉机器下一步该干啥。他举的这个例子特别让人警醒：现在AI在编程和一些好验证的活儿上干得不错，但遇到那种复杂、不好量化的领域，就不那么灵光了。 这个事儿给不少科研人员提了个醒：咱们平时做实验时总太迷信直觉了，往往忽略了数据说话这事儿。Karpathy认为AI的强项在于能进行系统全面的搜索，这恰恰是咱们人类容易忽略的点。 咱们得想想未来该怎么利用AI了。在保持人类创造力的同时，得学会让AI帮忙分析分析。建立一种新的人机协作模式，说不定能让咱们在科研上的突破来得更快一点。 总的来说呢，卡尔帕西这次试验不光证明了AI在调参数上有多猛，也给咱们提供了个思考的机会：在这个科技日新月异的时代，科学家该怎么跟AI一块儿往前冲呢？咱们期待着后面能有更多新花样，也希望通过结合AI和人类的智慧，找到更好的解决方案。