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Close the Loop：Verification是AI加速物理世界的关键
如果AGI和通用机器人都取得成功，一个物质丰富、全人类都能受益的世界，是否就会自然到来？ Ted Xiao（Prometheus创始技术成员、前Google DeepMind研究员）在Humanoid Hub Conference的演讲中，从这个假设出发，分析了新技术从构想到量产的过程：即使智能和劳动能力都变得充裕，哪些环节仍会拖慢研发和生产？又有哪些研究和商业机会值得提前投入？ 在他看来： •按Amdahl定律，如果一半时间花在无法加速的环节，其余工作再快，总耗时也最多减半。 •Verification决定模型post-training的上限。 •如果verifier有漏洞，模型可能学会利用漏洞拿高分，实际表现不一定变好。…
