[일반] 추론 스케일링의 한계는 없다.

[익명(220.84)]

그게 제일 중요하긴 하겠지

 

님들 생각은 어떰

 

TTC 돌리고 들이붓고 재학습시키고 TTC 돌리고 들이붓고 재학습시키고 

무한반복하면 COT 데이터셋 이 엄청나게 비대해질거고 추론밀도도 엄청나게 두꺼워 질텐데 

계속하면? 뭐가나올거같음 

[익명(enough2752)]

일리야도 추론 스케일링 한계 얘기는 안한거보면 ㄹㅇ 이걸로 다 깨부술듯

[글쓴 ㅇㅇ(220.84)]

그런데 결론적으로 저 인간감독하 재학습루프를 무한반복하면 최종적으로? 뭐가나올거냐는거지 그게 제일 궁금함 지금 gemini 3.0 iq 수열벤치상 185 ++ 임

[익명(bowling0059)]

추론 스케일을 늘리면 모델가격이 ㅈㄴ비싸지지

[익명(sguyff)]

이미 지금도 모델 아이큐 자체는 ㅈㄴ ㅈㄴ 높을텐데 뭔가 뚜렷한 돌파구가 나온건 아니라

[글쓴 ㅇㅇ(220.84)]

이미 인간계 iq test 벤치로는 측정못한다더라

[글쓴 ㅇㅇ(220.84)]

기가소사이어티 문제들은 아직 못깻긴했는데 이것도 결국은 곧이라

[익명(compact5711)]

과추론 같은 문제도 생기긴 해서 단순하지만은 않을거 같음 그런 문제들을 쳐나가면서 추론 스케일링을 해나가야겠지

[익명(compact5711)]

그리고 모델을 좀 더 에이전틱하게 만드는 것도 중요할 듯

[Asi(worship5388)]

그래서 몇 시간 며칠 몇 주 몇 년 수십년 이상 생각해서 문제를 푸는 ai를 상상해보라 oai 연구원이 말한거지. 최후의 질문은 과연 몇 년이 소요될까?