📝 本期播客简介
本期我们克隆了：Scaling Test Time Compute to Multi-Agent Civilizations — Noam Brown, OpenAI
他们邀请到OpenAI的重磅研究员诺姆·布朗（Noam Brown）。诺姆不仅是能媲美顶尖人类玩家的《外交》AI“西塞罗”的创造者，更是凭借对AI策略的深刻理解摘得该游戏世界冠军的传奇人物。在本期节目中，诺姆将从这段经历出发，深入剖析OpenAI内部备受瞩目的O系列推理模型，并用“思考，快与慢”的生动类比，揭示AI进行深度推理的奥秘。你还将听到他对多智能体系统构建“AI文明”的宏大构想、对AI编程未来的展望，以及关于OpenAI如何做出关键技术路线决策的珍贵幕后故事。
👨⚕️ 本期嘉宾
诺姆·布朗（Noam Brown），OpenAI研究员。他因在Meta AI工作期间领导开发了在复杂策略游戏《外交》中取得突破的AI“西塞罗”（Cicero）而闻名，并于2022年亲自赢得《外交》世界冠军。此前，他因在扑克AI（Libratus）领域的研究而备受赞誉。他的工作专注于AI推理、多智能体系统和博弈论的前沿。
📒 文字版精华
⏱️ 时间戳
00:55 开场总结
外交AI“西塞罗”的幕后
02:09 开发AI如何帮助Noam赢得世界冠军
04:09 早期语言模型的局限与AI安全性的思考
O系列推理模型与OpenAI的研发哲学
07:21 O系列模型的快速进展与Deep Research的应用
10:48 “思考，快与慢”：AI推理的系统1与系统2类比及其局限
15:05 “束缚装置”与模型路由：临时拐杖终将被规模化淘汰
22:01 强化学习微调(RFT)为何能超越模型迭代
22:49 推理范式的诞生：与Ilya Sutskever的对话及OpenAI的内部博弈
AI编程、数据效率与未来工作
29:59 数据效率：AI领域最重要的未解难题之一
33:36 Noam Brown的编程工作流：如何“压榨”Codex并“感受AGI”
39:20 AI的未来：从编程助手到胜任各类远程办公任务
多智能体、博弈论与机器人学
41:37 多智能体研究：从“AI穴居人”到“AI文明”
45:07 深度解析扑克AI：GTO策略与剥削性打法的权衡
53:30 自我对弈的局限：为何AlphaGo的成功范式难以复制
59:10 机器人学的挑战：硬件迭代的痛苦与人形机器人的反思
快问快答 & 总结
01:03:01 顶尖实验室如何追踪前沿研究
01:05:42 “测试时计算”的瓶颈：成本与时间墙
01:11:25 游戏推荐：《血染钟楼》
01:12:30 AI能征服《万智牌》这样的复杂游戏吗？
🌟 精彩内容
西塞罗的传奇: 从开发AI到赢得世界冠军的独特经历，以及对AI安全的可控性启发。
“思考，快与慢”新解: 揭示推理模型（O系列）如何工作，以及其成功的先决条件——一个足够强大的基础模型。
OpenAI内部故事: 关于推理范式如何诞生、与Ilya Sutskever的对话，以及内部关于技术路线的决策与博弈。
“惨痛教训”的普适性: 为什么“束缚装置”、模型路由等复杂工程最终可能被纯粹的规模化所淘汰。
博弈论AI深度剖析: 从扑克到《外交》，探讨GTO（博弈论最优）与剥削性策略的差异，以及自我对弈在复杂系统中的局限性。
AI的未来形态: 探讨AI如何从编程助手扩展到更广泛的认知工作，以及多智能体系统如何通过协作竞争构建“AI文明”。
🌐 播客信息补充
翻译克隆自：Scaling Test Time Compute to Multi-Agent Civilizations — Noam Brown, OpenAI
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；
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