, @dwarkesh_sp 问 @ilyasut “你的顶级research taste （审美）是怎么炼成的？” 这位前 OpenAI 首席科学家说：“真正能拉开顶尖研究者差距的，不是计算力（Compute），也不是纯粹的智商（Intelligence），而是审美（Aesthetic / Taste）。” AI 领域过去依赖的“规模化定律”已经接近极限，标志着依赖蛮力（brute-force aesthetics）推动进步的时代即将结束。未来的突破将依赖于更强大的学习方法和算法，即“研究”。 研究品味之所以重要，是因为它指向了智能的底层真相。Ilya 相信，优秀的 AI 架构和学习机制应该“符合大脑的本质结构”，即找到人类学习的正确启发（Correct Heuristics）：人类大脑是一种高度通用且极其高效的学习系统，能够在极短的时间内掌握新技能（比如十几岁少年只需10小时就能学会开车）。 未来的 AI 突破将来源于这种更高效、更通用的学习方法，而不是单纯地增加数据量或模型规模。 这位 AlexNet、Seq2Seq、AlphaGo、GPT-3 等关键突破的共同发明者的观点暗示了一种对经验主义的超越： 数据可以骗人 趋势可能过期 但美不会