He Co-Invented the Transformer. Now: Continuous Thought Machines [Llion Jones / Luke Darlow]

尽管我参与了 Transformer 的发明，但幸运的是，没有人像我一样长期研究它们，除了可能另外七位作者。所以，我今年早些时候做出了一个决定，我将大幅减少我专门针对 Transformer 的研究量，因为我感觉这是一个过度饱和的领域，对吧？并不是说没有更多有趣的事情可以做。我将利用这个机会做一些不同的事情，对吧？实际上增加我在研究中的探索量。我们刚刚发布了连续思想机。它是今年欧洲 2025 的亮点。你应该关心它，因为它具有原生的自适应计算能力。它是一种构建循环模型的新方法，它使用 [音乐] 更高级别的概念作为神经元，并使用同步作为表示，使我们能够以更人性化的方式解决问题，因为它受到生物学和自然的启发。AI 研究的氛围实际上在 Transformer 年代与现在截然不同，因为现在感觉类似的事情不太可能发生，对吧？因为我们拥有的自由度减少了，对吧？[音乐] Transformer 是非常自下而上的，对吧？并不是有人有一个宏伟的计划，从高层传达下来，这就是我们应该研究的。这是一群人在午餐时聊天，思考 [音乐] 当前的问题是什么以及如何解决它们，并有几个月的时间来尝试这个 [音乐] 想法，并由此产生新的架构。[音乐] 我们已经花费了数亿美元。基于进化的搜索可能在数万次。我们拥有所有这些计算能力。会发生什么？如果我们扩大这些搜索算法的规模会发生什么？我相信当你最终咬紧牙关并真正扩大 [音乐] 这些进化式的生命实验时，你会发现一些有趣的东西，因为我在一个人们都全力投入一项技术的环境中提出了它。我得到了零兴趣。所以现在我有了自己的公司，我可以追求这些方向。这个播客由 Cyber Fund 支持。>> 大家好，我是 Omar，Google DeepMind 的产品和设计负责人。我们刚刚在 AI Studio 中推出了改进的 Vibe 编码体验，让您可以混合搭配 AI 功能，比以往任何时候都更快地将您的想法变为现实。只需描述您的应用程序，Gemini 就会自动为您连接正确的模型和 API。如果您需要灵感，请点击“我感觉幸运”，我们将帮助您入门。前往 a.studio/build studio/build 创建您的第一个应用程序。>> Two for AI Labs 是一家位于苏黎世的研究实验室。[音乐] 他们拥有一支由出色的机器学习工程师和研究科学家组成的团队。他们正在做一些非常酷的事情。如果您查看他们的网站，[音乐] 例如，您可以看到他们赢得 ARC AGI 3 pub 比赛的方法，该比赛在几个月前结束，他们正在 [音乐] 招聘出色的机器学习工程师和研究科学家。他们也非常关心 AI 安全。所以，如果其中任何一个适合您，请访问 Two for [音乐] AOLABS，然后尝试一下。听众会知道我是 Kenneth Stanley 思想的忠实粉丝。所以他的书《为什么伟大的事物无法计划》改变了我的生活。这简直是不可思议。他所说的就是我们需要允许人们遵循自己的兴趣梯度，不受目标和委员会等的束缚。因为这就是我们进行认识论觅食的方式。当你有太多的议程混在一起时，你就会得到一种灰色的粘稠物，你不会发现有趣的创新和多样性。我想这基本上就是你公司的宗旨，Sakana，就是遵循这些想法。>> 是的，正是如此。[音乐] 在公司里，我们非常喜欢那本书。我们希望他下周来我们公司演讲。而且，这是我们内部经常讨论的一种哲学，对吧？我们有这本书的副本，包括最近的日文翻译。如您所知，其中一位联合创始人，我的主要工作之一，我必须为这家公司持续做的一件事就是确保我们保护研究人员目前拥有的自由，对吧？因为我们拥有能够做到这一点的资源，这确实是一种特权。而且不可避免地，正如我所见，随着公司的发展，越来越多的压力涌入，并缩小了自由度。但我想，因为，你知道，我们如此坚信这种哲学，我希望我们能够尽可能长时间地给予人们我们现在所拥有的所有研究自由。>> 随着公司日趋成熟，有哪些过程会限制自由？我的意思是，您会如何描述？行业中从未有过如此多的兴趣、人才、资源和资金，这真是太好了，但不幸的是，这只会增加人们为了与所有其他从事这项工作的人竞争，并试图从这项技术中获利并赚钱而承受的压力。我认为这就是会发生的事情，对吧？作为一家初创公司，您有一种，你知道，兴奋和尝试新事物的感受。在最开始，您有一点缓冲时间。所以，您有尝试不同事物的自由。但不可避免地，人们开始要求投资回报，或者他们期望您推出某种产品。这不幸地减少了研究人员的创造力，因为你知道，发表的压力或创造对我们拥有的产品真正有用的技术的压力会增加，因此自主感我认为开始下降。但是，你知道，我真的告诉人们，当他们开始为公司工作时，我希望他们研究他们认为有趣和重要的事情，我的意思是，你知道，YouTube 上有一种现象叫做“受众捕获”>> 对吧？>> 我认为可能存在一种叫做“技术捕获”的现象，那就是在谷歌的早期，它相当开放。我的意思是，Transformer 现在是所有 AI 技术的普遍支柱，而您参与其中是一项巨大的成就。但我的意思是，OpenAI 也有一个类似的故事。他们现在开始看到所有这些商业化机会。他们可以，我的意思是，他们将成为 LinkedIn。他们将成为一个应用程序平台。他们将成为一个搜索平台。他们将成为一个社交网络。而且，这可能会发生在你们身上，尤其是有了我们今天要谈论的新论文，即连续思想机，这很有可能。它可能是一项革命性的技术，但随后就会显而易见如何将其商业化。这就是压力的来源。>> 我喜欢“受众捕获”的比喻。我认为，大型语言模型肯定在某种程度上被“捕获”了，对吧？它们效果太好了，以至于每个人都想研究它们。我真的很担心我们现在被困在一个局部最小值里，对吧？我们需要尝试尝试逃离它。所以，我们谈论了 Transformer，但有一个在 Transformer 之前的时间我想谈谈，因为我认为它很有启发性。所以，当然，Transformer 之前的核心技术是循环神经网络，对吧？当时有一种类似的感觉，对吧？当循环神经网络出现时，我们，你知道，我们发现了这种新的序列到序列学习，那也是一个巨大的突破，对吧？翻译质量大幅提高，对吧？语音识别质量大幅提高。当时有一种类似的感觉，就像，好吧，是的，我们，你知道，我们找到了这项技术，我们只需要完善这项技术。当时，我最喜欢的任务是字符级语言建模，对吧？所以每次出现新的基于 RNN 的字符级语言建模论文时，我都会很兴奋，对吧？我，你知道，我想快速阅读论文，看看他们是如何改进的。但论文总是对同一架构进行一些细微的修改，对吧？它们是 LSTM 和 GRU，也许用单位矩阵初始化，这样你就可以使用 ReLU 函数，或者也许你把门放在不同的地方，或者你稍微以不同的方式分层，或者你也有向上的门，以及横向的门。我记得我最喜欢的一个是分层 LSTM，它实际上会决定是否计算不同层。如果你在维基百科上训练，并且你查看了它决定计算或不计算的结构，它看起来就像模型实际上正在捕捉句子的结构。我过去喜欢那种东西，对吧？但改进总是像每字符 1.26 比特，每字符 1.25 比特，每字符 1.24 比特。那是一个可以发表的结果，对吧？那很令人兴奋。但然后，在 Transformer 之后，我后来加入的团队，我们第一次将非常深的 Transformer 模型（仅解码器 Transformer 模型）应用于语言建模，我们立即获得了大约 1.1 的结果，对吧？所以，好到人们实际上走到我们的桌子旁，礼貌地告诉我们，比如，我认为您犯了一个错误，计算错误，您认为那是纳特而不是每字符比特，我们说不，不，不，我们，你知道，这确实是正确的数字。后来让我震惊的是，所有那些研究，而且要说清楚，是非常好的研究，突然变得完全多余了。>> 是的。>> 对吧？所有那些对 RNN 的无休止的排列突然似乎是浪费时间。我们现在的情况是，很多论文只是采用相同的架构，进行大量的不同调整，比如在哪里放置归一化层，以及稍微不同的训练方式，而我们可能在以完全相同的方式浪费时间，对吧？我个人不认为我们已经完成了，对吧？我认为这不是最终的架构，我们只需要不断扩展。总会有一些突破发生，然后一旦再次变得显而易见，我们现在就在浪费很多时间，对吧？>> 是的。所以我们是我们自己成功的牺牲品，并且在这个吸引盆地里，有如此多的吸引盆地。Sarah Hooker 谈到了硬件彩票，而这是一种架构彩票，它实际上让我想到了农业革命，那就是这种阶段性变化发生了，所有那些拥有对生存和生活至关重要的技能的人都消失了。这实际上是相当矛盾的，因为我们需要这些技能来迈出下一步。M>> 所以我们现在处于这个领域，我们有了“基础模型”这个术语，这意味着您可以用基础模型做任何事情。在企业界，我们过去有数据科学家，你知道，他们是机器学习工程师，在甚至中型企业中进行这些架构调整。现在我们只有 AI 工程师，他们只是进行提示工程等等。所以您说我们需要多样化以思考新解决方案和新架构的基本技能正在消失。我认为我将不同意这一点。我认为问题是我们有很多非常有才华、非常有创造力的研究人员，但他们没有发挥他们的才能。对吧？例如，如果你在学术界，就有发表的压力，对吧？如果有发表的压力，你就会想，好吧，我有一个很酷的想法，但它可能行不通。它可能太奇怪了，对吧？它可能很难被接受，因为我必须更加“推销”这个想法。或者我可以尝试这个新的位置嵌入，对吧？问题是，当前的学术界和公司环境实际上并没有给予人们他们需要的研究自由，他们可能想要的研究。我>> 意思是，即使有很棒的新研究，也有一些有趣的事情。我曾与 Seb Hoger 交谈过，他有很多新的架构想法，而 OpenAI 并没有实施它们。我的意思是，谷歌正在做扩散语言模型，这相当酷。我想知道您对此的看法。所以有一些哲学在流传，比如“通用表示”的概念，存在通用模式，而 Transformer 的表示与大脑中的表示相似。这导致了这样的想法：好吧，我们不需要使用不同的架构，因为如果我们有更多的规模和更多的计算能力，那么所有道路都通向罗马。那么为什么我们要费心做不同的事情呢？>> 实际上更好，对吧？实际上已经有一些架构在研究中被证明比 Transformer 更好。好的。但还不足以让整个行业摆脱如此成熟的架构，您对此很熟悉。您知道如何训练它。您知道它是如何工作的。您知道其内部工作原理，对吧？您知道如何对其进行微调。您已经设置了所有这些软件来训练 Transformer，进行 Transformer 的微调和推理。所以，如果您想让行业摆脱它，仅仅更好是不够的。它必须明显地、压倒性地更好。Transformer 比 RNN 好得多。好的，Transformer 只是将其应用于一个新问题，它就快得多，而且精度也高得多，以至于您不得不做出改变。我认为深度学习革命也是一个例子，对吧？当时有很多怀疑论者，人们甚至在那时也在推动神经网络，人们说，“不，我们认为符号方法会更好。”但后来他们证明它要好得多，以至于您无法忽视它。这个事实使得寻找下一个事物更加困难，对吧？这是总是将您拉回来的引力，哦，好吧，但 Transformer 已经足够好了。是的，您在这里构建了一个很酷的小架构，是的，它看起来精度更高，但 OpenAI 在这里只是将其放大了十倍，它就超越了它。所以，让我们继续吧。我还可以提交一个附加原因吗？你知道，我喜欢那篇“破碎的纠缠表示”的论文。嗯，这里有一个“捷径学习”问题，我认为这里有点海市蜃楼。这些语言模型可能存在一些我们不知道的，我们没有完全意识到的问题。还有我们正在看到的，我们开始“玷污”这个架构。所以我们知道我们需要自适应计算来进行推理。我们知道我们想要不确定性量化之类的东西，而我们所做的是将这些东西附加上去，而不是拥有一个内在完成所有这些我们知道需要的事情的架构。>> 是的。而且我认为我们的连续思想机试图直接解决这些问题，对吧？稍后 Luke 将能够告诉您更多关于这方面的信息。目前的这项技术仍然有些不对劲，对吧？我认为现在流行的说法是“锯齿状智能”，对吧？也就是说，您可以问一个 LLM 一个问题，它可以解决一个博士级别的难题，然后在下一句话中，它可以说出一些非常明显错误的事情，这让人感到震惊，对吧？我认为这实际上反映了当前架构中一些根本性的错误。尽管它们很棒，但当前的技术实际上太好了。好的。另一个难以摆脱它们的原因，对吧？它们在以下方面太好了。您谈到了我们拥有这些基础模型。那好吧，所以我们有了基础，我们可以用它们做任何事情。是的，我认为当前的神经网络非常强大，只要有足够的耐心、足够的计算能力和足够的数据，您就可以让它们做任何事情。但我并不一定认为它们“想”这样做，对吧？我们正在强迫它们，就像它们是通用逼近器一样，但我认为可能存在一个函数逼近器空间，它们更“愿意”以人类表示事物的方式来表示事物。所以，有一篇非常晦涩的论文是我最喜欢的例子。它叫做“智能矩阵指数化”，我认为它实际上被拒绝了。所以，你知道，你可能可以投影出图一的图像，它展示了如何解决经典的螺旋数据集，需要将两个类别分开。>> 是的。>> 它具有经典 RNN 和多层感知机的决策边界，以及 tanh 多层感知机的决策边界。你可以看到它们都解决了问题，对吧？技术上，它们都解决了问题，因为它们正确地对所有点进行了分类，并在如此简单的数据集上获得了非常好的测试分数。然后它们展示了该论文中构建的 M 层的决策边界，它是一个螺旋。该层将螺旋表示为螺旋。如果数据是螺旋，我们不应该将其表示为螺旋吗？然后，如果你回顾经典 ReLU 多层感知机的螺旋和决策边界，很明显，你只有这些微小的分段线性分离。>> 没错。那就是我的意思。是的，如果你对这些东西进行足够的训练，并足够地移动这些微小的分段线性边界，它就可以拟合螺旋并获得高精度。但当我看到那些图像时，我感觉 ReLU 版本并没有真正理解它是一个螺旋，对吧？当你将其表示为螺旋时，它实际上会正确地推断，因为螺旋会一直延伸出去。>> 您正在触及一些令人着迷的东西，因为，你知道，我们谈论了对自适应和自适应计算的需求。我从 Randall Bisreerero 的神经网络样条理论中获得了很大的启发，我们多次采访过他，您可以在 TensorFlow Playground 上看到。您可以看到当您在 ReLU 网络上处理这个螺旋流形时会发生什么。而且，您可能会认为这些东西基本上是一个局部敏感哈希表，对吧？因为它们划分了空间，并且它们可以预测螺旋流形，对吧？但我们想做一些稍微不同的事情。这也涉及到这个冒名顶替者的问题，因为仅仅描绘螺旋流形而不继续模式，这之间有很大的区别。所以从冒名顶替者的角度来看，仅仅描绘模式并不是抽象地或建设性地学习它。对吧？如果我们以建设性的方式学习它，那么您在论文中谈到的这种复杂化，抽象的构建块，并且您可以进行自适应计算。您理解螺旋。这意味着通过自适应计算，您可以继续螺旋，然后您可以更新模型的权重，使其具有自适应性，因为这对于智能至关重要。所以我们知道我们需要能够做这些事情的模型。但不知何故，它们如此“沉迷于幻想”，以至于它们几乎比自适应智能系统更好，因为它们告诉我们我们想听的话。它们看起来如此智能，但我们知道它们缺少这些基本属性。>> 我仍然相当怀疑，当我看到视频生成模型时。你知道，我们经历了一个阶段，你可以通过一个人手上的手指数量来检测它们，对吧？是的，有了更多的数据，更多的计算能力，更好的训练技巧，好的，它们就屈服了。现在它们通常有五个手指。但我们是修复了问题，还是只是用更多的蛮力来迫使神经网络知道是五个手指，而有些东西实际上拥有更好的表示空间？说我们应该像表示螺旋一样表示螺旋，这几乎是疯狂的。但是，你知道，一个能够普遍做到这一点的东西，如果它像我表示人手一样表示人手，那么数一下一只手上到底有多少根手指可能会容易得多。不幸的是，它们效果太好了。不幸的是，扩展效果太好了，因为人们很容易将这些问题掩盖起来。你们可能创造了我认为可能是今年最好的论文。这可能是带领我们走向下一步的创新。你们今年在欧洲也获得了聚光灯，对吧？>> 是的。>> 今年，恭喜您。所以我认为这证明了这篇论文有多么出色。>> CTM，连续思想机。它实际上离我们所处的局部最小值并不远，对吧？并不是说我们去找到了一个全新的技术。对吧？我们采用了一个相当简单的受生物学启发的想法，对吧？神经元会同步，甚至不一定是生物学上可行的。对吧？大脑并没有真正将所有神经元连接起来，以至于它们会计算出它们的同步性。但这是我希望人们去做的研究。而且销售它的方式非常简单。我认为我们从未担心过被抢先一步，对吧？这种压力完全从我们身上消失了。所以，我们没有急于发表这个想法的压力，因为我们想，嗯，可能有人也在研究这个。我认为我们能够获得聚光灯的原因是我们能够创作出一篇如此精美的论文。我们花时间认真做科学，得到我们想要的基线，并完成我们想要尝试的所有任务。鼓励研究人员承担更多一点的风险，对吧？尝试这些更具推测性的长期想法，我认为令人难过的是，我认为这不一定是一件很难推销的事情。我想让 CTM 成为一个典范，说明它确实有效，对吧？这有点冒险。我们，你知道，我们不知道是否会发现有趣的东西，但是，你知道，这是我们的第一次尝试，我们确实发现了一些有趣的东西，并且它成为了一篇成功的论文。如果我们确实找到了一个能够获取知识、设计新架构、进行您所说的开放式科学的系统，您是否能看到一个未来，在某个时候，进步的焦点将主要由模型本身驱动？>> 我认为是的。至于这是否会完全取代我们，我来回摇摆。强大的算法正在帮助我们进行研究，对吧？我认为它可能只是一个更强大的版本。对吧？所以我知道我们发布的 AI 科学家，我们展示了你可以真正做到端到端，对吧？从向系统播种一个研究论文的想法开始，然后放开双手，让它自己去。思考这个想法，编写代码，运行代码，收集结果，并撰写论文。>> 到我们最近能够让一篇 100% AI 生成的论文被一个研讨会接受的程度，对吧？但我认为我们这样做是为了展示你可以做到，对吧？作为一种演示，在一个真实的系统中。我认为我希望它更具交互性，对吧？我希望能够用一个想法来播种，然后让它回馈更多的想法，与我进行讨论，然后去编写代码。我想查看代码并进行检查，然后讨论结果。所以这是我设想的近期未来，或者我希望如何用 AI 进行研究。>> 您能反思一下吗？是因为您觉得我们需要监督，因为模型还不理解？你知道，有这个路径依赖的想法。所以我们需要进行监督，因为我们有路径依赖，所以我们可以指导语言模型的生成。也许将来语言模型本身会更好地理解。但也有输出维度，那就是我们希望产生延伸人类兴趣的产物。我们希望它与人类相关。>> 是的。我认为更多的是，你知道，在最初的播种想法中，可能不可能确切地描述你想要什么。这与，你知道，当我有一个实习生时是一样的。我不能只是让一个实习生走进公司，然后我说，我有一个疯狂的想法，然后只是向他们解释，然后让他们独自待四个月。有一个来回的过程，因为我有一个特定的想法想要探索，我需要不断地将他们引导到我最初脑海中的方向。所以我认为基本上就是这样。您拥有如此深刻的理解。所以您拥有如此丰富的来源和历史以及路径依赖，这意味着您可以采取创造性的步骤，直观的步骤，您尊重这种起源。它们尊重所有这些深刻的抽象理解，而实习生还没有。>> 但也许未来的 AI 模型会拥有这些。>> 是的，当然。如果它们达到了我的输入会产生负面影响的地步，那么是的，那将是件好事。这有点像国际象棋，对吧？曾经有一个阶段，国际象棋引擎和人类融合实际上击败了国际象棋引擎。现在不再是这样了，对吧？将人类加入其中实际上会使机器人变得更糟。>> 哦，有趣。我不知道。>> 是的。所以，所以当 AI 科学家那天到来时该怎么办是一个更广泛的讨论。我认为>> 我认为现在是时候详细讨论这篇论文了。所以这个连续思想机，你之前提到了它。Luke，首先，首先，伙计，介绍一下你自己。>> 我叫 Luke。我是 Sakana AI 的一名研究科学家 [鼻息]。我的主要研究领域是连续思想机。我们花了大约八个月的时间与整个团队一起研究这个项目。我做了很多工作，但我们也有很多人在不同的领域工作，做着不同的部分。我认为对于目前的 AI 研究来说，八个月的论文生命周期似乎有点长。但是，是的，关于论文的技术要点。所以我们称之为连续思想机。它最初有一个不同的名字。我们之前称之为异步思想机，但每次人们问我们异步部分是什么时，它就变得有点令人困惑。所以连续思想机基本上依赖于三个新颖之处。第一个是我们称之为内部思想维度，这不一定是什么新鲜事物。它在概念上与潜在推理的想法有关。它本质上是在一个顺序维度上应用计算。当你开始在这个领域和这个框架中思考想法和问题时，你会开始理解，许多看起来很智能的问题或问题的解决方案，往往是具有顺序性质的解决方案。例如，我们在连续思想机中测试的主要任务之一是迷宫解决任务。对于深度学习来说，解决迷宫非常简单。如果你让任务对机器来说很简单，那么它就非常容易。一种方法是给一个卷积神经网络一个迷宫图像，它会输出一个与迷宫相同大小的图像，其中没有路径的地方是零，有路径的地方是壹。有一些非常出色的工作表明如何以一种谨慎的方式训练它们并基本上无限地扩展它们。这是一个迷人且非常有趣的想法，如何解决这个问题。然而，当你把这种方法排除在外，并问一个更人性化的解决这个问题的方法是什么时，它就变成了一个顺序问题。你必须说，好吧，向上，向右，向上，向左，无论如何，从起点到终点追踪路线。当你约束这个简单的空间，并要求机器学习系统像这样解决它时，它实际上变得更具挑战性。所以这成为了我们 CTM 的“Hello World”问题，通过应用内部顺序思想维度来解决这个问题。我们还可以讨论另外两个新颖之处。我们重新思考了神经元应该是什么的想法。这个世界上有很多出色的研究，尤其是在认知神经科学领域，探索神经元在生物系统中的工作方式。然后我们来看另一方面，深度学习神经元是如何工作的，其典型例子是 ReLU。它基本上是开启或关闭的。大脑中神经元这种非常非常高级的抽象似乎有点短视。所以我们着手解决这个问题，并说，好吧，让我们在逐个神经元的基础上，让这个神经元本身成为一个小模型。这在如何构建系统动力学方面做了很多有趣的工作。第三个新颖之处是，如前所述，我们有一个内部维度，思维在这个维度上发生。我们问这个问题，那么表示是什么？生物系统在思考时的表示是什么？它仅仅是任何给定时间的神经元状态吗？它是否捕捉了一个想法，如果你愿意，如果我可以使用“思考”和“想法”这两个词来引起争议，我的哲学是，不，它没有。思想的概念是随着时间而存在的东西。那么我们如何在工程术语中捕捉它呢？我们不是测量循环模型的状态，而是测量神经元如何成对地与其他神经元同步。这为我们用这种类型的表示可以做的事情打开了一扇大门。>> 您谈到了这种推理的顺序性质，以及“魔鬼代言人”。我的意思是，有那篇关于人类生物学的论文，他们谈到了计划和思考，他们说这个系统正在提前计划，因为，因为我认为您的系统实际上，我们可以说它确实在计划，它在计算上实际上是不同的。您能解释一下吗？>> 是的，我认为从图灵机的角度来看，计算上的界限非常有趣，因为能够写下你的磁带，从磁带读取，然后再次写入，在一个完整的计算系统中，这是一个显然改变了世界的绝妙想法。我认为 CTM 和我们正在尝试做的事情之间的主要区别在于，CTM 所思考的过程，我们可以将这个过程，这个内部过程应用于分解一个问题。所以问题本身可以是一个单一的，这个问题有一个单一的解决方案，你可以一次性完成。你可以，就像我用迷宫解释的那样，你可以一次性处理它，但有些问题的表述是真正的问题，这样做会呈指数级地更具挑战性。所以在迷宫任务中，一个很好的例子是，如果你试图一次性预测路径中 100 到 200 步，没有我们能训练的模型，甚至我们的模型都做不到。我们需要建立一个自动课程系统，让模型首先预测第一步，然后当它能预测第一步时，我们开始训练它预测第二步、第三步和第四步。其结果行为变得很有趣。我喜欢研究的一种方式，也是我鼓励与我共事的人研究的方式，是理解模型的行为。我们现在正处于一个我们构建的模型在不断让我们惊喜的智能方式上，将它分解成一组单一的指标，甚至是一个关于性能的有限单一指标，似乎不是正确的方法。对我来说，理解模型在系统中的行为和它们采取的行动，以及以某种方式训练它们，似乎更能揭示幕后真正发生的事情。>> 非常酷。而且我认为我没有注意到这一点。所以，所以您正在进行固定数量的步骤，所以您有一个上下文窗口，您是否说过您将其设置在 100 步左右？>> 所以对于迷宫任务，模型在每一步都会观察到完整的图像。CTM 将会观察到完整的图像，比如说，这些图像可以是语言的标记，语言模型的输出，这些输入可以是模型必须排序的数字，无论如何，它应该是数据无关的，这就是我们试图构建它的方式。但在迷宫任务中，模型可以持续观察数据，无论它在哪里，它可以同时查看整个图像，但它使用注意力从数据中检索信息，并且它有，我们称之为 100 步的思考时间。我们所做的是，我们在某个时候，模型解决了迷宫中的三个步骤。所以它说我要向上，向上，然后向右。然后它是正确的。但然后它走错了路。在那一点，我们停止了监督。我们只训练它解决第四步。所以比它能做的多一步。实际上，我们做五步，但原理是成立的。当你这样做时，它是一个自我引导的机制。我认为直观的听众会理解这如何扩展到其他领域，其他顺序领域，例如语言预测，提前预测许多标记，等等。>> 所以我对自适应计算这个想法非常感兴趣。所以我想第一个问题是，性能对步数的敏感度如何？然后下一个问题是，您是否可以有任意数量的步数，这意味着，也许基于不确定性或某种标准，您可以进行更少的步数？然后最后一个问题是，您是否可能拥有任意或无限数量的步数？>> 是的，非常好的问题。我认为，我认为我将首先回答关于步数敏感性的不确定性问题。一个很好的例子是，我们刚刚在 ImageNet 分类上训练了模型，我们的损失函数非常简单。我们运行例如 50 步，然后我们选取两个点，两个不同的点。第一个是它表现最好的地方，即损失最低的地方，第二个是它最确定的地方，或者说它最确定的地方。这两个给我们提供了 0 到 49（含）之间的两个索引，我们在这两个点上应用交叉熵。我们只是让损失成为这两个点上交叉熵的平均值。所以这会产生一种行为，即简单的例子几乎立即在一步或两步内得到解决，而更具挑战性的例子自然需要更多的思考，并且它使模型能够以自然的方式利用它可用的全部时间，而无需强迫它发生。所以您决定将每个神经元建模为一个 MLP，这非常令人着迷。谈谈这一点，但也有同步的概念，我认为您使用内积来确定参数同步的程度，并且这种同步随着时间的推移而展开，作为驱动力。您能更详细地解释一下吗？>> 当然。我认为这是一个很好的机会来解释我们称之为神经元级别模型（NLM）的东西，因为这与此有关。所以你可以想象一个循环系统是一个状态向量，一个从一步到下一步更新的状态向量。我们跟踪这个状态向量，这个状态向量会展开，对于系统中的每个单独的神经元，每个 I 神经元，我们都有一个展开的时间序列。它是一个连续的时间序列。好吧，它是离散的，但它是连续的值。这些时间序列定义了我们称之为激活随时间的变化。同步性非常简单地就是测量这两个时间序列之间的点积。所以你有一个 d 个神经元的系统，基本上你有 d 除以 2 的平方个不同的同步对。所以神经元 1 可以通过它们如何同步与神经元 2 相关，神经元 1 也可以与其他神经元 3 等等相关。神经元级别模型的功能是接收一个有限的历史，比如一个神经元激活的队列，而不是仅仅是一个无线电激活，它们使用这个历史作为信息来处理一个单一的激活输出，这就是从我们称之为预激活到后激活的转变。这里的原则是，这似乎相当随意，它对性能有帮助吗？事实证明有帮助，但这并不是万能的解决方案，我们追求的不是这个。我们追求的是尝试做一些生物学上可行的东西。在生物学（大脑在生物基质中的实现方式）和深度学习（高度并行化，学习速度快，可反向传播，所有这些让我们走到这一步的良好特性）之间找到一条线，并找到一条我们可以借鉴一些生物学灵感但仍然可以用深度学习进行训练的路线。事实证明，神经元级别模型是一个很好的中间选择，我们可以用它来做到这一点。同步性的概念应用于这些神经元级别模型的输出之上。所以关于缩放，我认为时间复杂度是关于同步矩阵维度的二次方，对吧？在您的论文中，您谈到了通过子采样来提高性能，但那对稳定性和您所付出的代价有什么影响吗？是的，这是一个很棒的问题。我认为在稳定性方面，我们发现很有趣的是，我们在运行这篇论文的实验中一直有一种感觉，那就是无论我们尝试什么，它似乎都能在各种超参数范围内奏效。而你在反向传播随时间进行时，通常与循环模型（如 RNN 和 LSTM）遇到的问题是挑战，你运行了很多内部滴答声，而学习似乎会中断，但我们使用同步性在某种意义上通过所有时间触及所有神经元，这确实有助于梯度传播。一个有趣的观点，可能与您关于同步性的问题有些间接，是我们有一个 d 个神经元的系统，就像我之前说的，有 d 除以 2 的平方个可能的组合。这基本上意味着我们底层的状态或底层的表示比您仅通过这些 d 个神经元获得的要大得多。至于这对下游计算和性能以及我们可以做什么意味着什么，这是我们目前正在积极探索的。>> 你们使用指数衰减率。>> 您有一个系统随时间展开。如果任何两个神经元之间的同步性取决于相同的时间尺度，那可能会有些过于受限。例如，您的大脑中有一些神经元以非常长的时间尺度和非常短的时间尺度放电。它们一起放电会影响其他神经元，并导致这些神经元放电。但生物大脑中的一切都发生在不同的时间尺度上。这就是为什么我们有不同的脑电波来代表不同的思维状态。但除此之外，我们在连续思想机中使用的指数衰减允许我们进行非常急剧的衰减，来说明这两个神经元配对在一起，真正重要的是它们现在如何一起放电。但是，如果我们有一个非常长而缓慢的衰减，基本上它捕捉了这些神经元在极长时期内放电的全局感觉。所以这基本上是我们捕捉不同神经元可能一起快速放电，而其他神经元可能一起缓慢放电或根本不放电的想法的一种方式。这使得我所说的表示空间，那个 d 除以 2 的平方表示空间，可以再次变得更丰富，我们可以通过对我们如何计算这些表示进行更细微的调整来丰富这个空间。所以我们昨天在谈论这个，Luke，当人们将 Transformer 应用于像 ARC 挑战或需要推理的任务时。我们需要进行大量的领域特定黑客攻击。所以去年的挑战赛的获胜者，他们进行了深度优先搜索采样，一些人一直在尝试使用语言表示，或者使用 DSLs，其中一部分与语言的可达性有关，而语言非常密集，这意味着您可以单调地增加。但如果我理解正确，您的系统可能在推理和离散稀疏领域以及样本效率方面具有一些有趣的特性，因为我们想要构建一个能够真正做好像 ARC 挑战这样的事情的系统。但您能否用简单的语言解释一下，为什么您认为这种架构在这些方面可能比 Transformer 显著更好？>> 我认为近年来我发现语言模型文献中许多非常有趣的工作都与所谓的新的缩放维度有关。在某种意义上，我将链式思维推理视为一种为系统增加更多计算量的方式。这显然只是它真正是什么以及它真正意味着什么的一小部分。但我认为在某种意义上这是一个非常深刻的突破。现在我们试图做的是让这个推理组件完全内部化，但仍然以某种顺序方式运行。我认为这相当重要。您之前谈到了 Gemini 的扩散语言建模，我认为现在有很多不同的方向正在探索这一点。我认为连续思想机，通过同步和多层次时间表示的想法，在该空间上提供了一种其他人尚未探索的灵活性，而该空间的丰富性，能够预测下一步来解决 ARC 挑战，以及接下来的 100 步、接下来的 200 步，能够将其分解为一个模型可以非常快速地搜索其高维潜在情况的过程，这似乎是一种好的方法。>> 您是否看到这与...

架构，你知道 Alex Graves 的神经图灵机吗？ >> 是的，那真的很有趣。嗯，我确实。我认为关于 uh 神经图灵机，最具挑战性的部分之一是写入内存和读取内存的概念，因为这是一个离散的操作。嗯，这本身就带来了一些挑战，是的，uh 我不会说连续思维机明确地接近图灵不完备，但概念是 [清嗓子] 在一个 uh 潜在的空间中进行推理，并让那个空间以一种 uh 丰富的方式展开，以适应不同的一系列任务。这实际上让我想到了一点，我觉得很有趣 um，我想和你分享一下。再次考虑 ImageNet 任务或任何一种 uh 分类任务。它是一个很好的测试平台。有很多图像非常容易，也有很多图像非常困难。当我们训练一个 vit 或 CNN uh 来完成这项任务时，它必须将所有这些推理嵌套在同一个空间中。它必须将所有决策过程，对于一个非常简单明显的猫与某些复杂奇怪的代表性不足的类别，都放在那个系统、那个数据集中，并且它必须以一种我们到达最后一层然后进行分类的方式将它们全部并行嵌套。嗯，我认为将它分解，让你在不同时间点可以说“我现在完成了，我可以停止”与“我现在完成了，我可以停止”，让你接受一个数据集或一个任务，并将其自然地分割成容易和困难的部分。我认为我们知道课程学习和这种连续意义上的学习再次似乎是一个好主意。这就是人类的学习方式。如果我们能在架构上做到这一点，并在模型中自然地实现它，那么这似乎是值得探索的事情。uh 我不确定你是否了解模型校准以及神经网络往往校准不良的情况。>> 哦，请说，Tommy。嗯，这是一个有点旧的发现，但如果你训练一个神经网络足够长的时间，并且它拟合得非常好，并且你已经很好地正则化了它，你会发现模型是未校准的，这意味着它对于某些它出错的组件或某些类别非常确定，而对于某些它正确的类别则不确定。基本上，对于一个完美校准的模型，你想要的是，如果它预测一个概率，这个概率是 50% 的正确类别，那么 50% 的时间它在这个类别上是正确的，依此类推。所以一个校准良好的模型，如果它预测一个 0.9 的概率它是猫，那么 90% 的时间它应该是正确的。事实上，大多数你训练得足够长的模型都会校准不良。有很多事后技巧可以解决这个问题。我们测量了 CTM 在训练后的校准情况，它几乎是完美校准的，这再次是一个有点确凿的证据，表明这似乎是更好的方法。这类研究的特点是，我们并没有真正出去尝试创建一个校准良好的模型，对吧？我们甚至没有尝试创建一个能够进行某种自适应计算时间的模型，对吧？嗯，我非常喜欢那篇关于自适应计算时间的论文，是 Alex Graves 的吗？但那篇论文 um，它有大量的超参数搜索，因为在那篇论文中，他需要在计算量上有一个损失。>> 因为任何时候你尝试进行某种自适应计算时间的研究，你所对抗的是神经网络是贪婪的事实，对吧？因为很明显，获得最低损失的方法是使用你所能获得的所有计算资源。所以除非你有一个额外的损失，有一个惩罚说“好的，实际上你不能使用所有可用的计算资源”，并且非常非常仔细地平衡损失，那时你才能从那篇论文中获得有趣的动态计算时间行为。但令人欣慰的是，连续思维机，由于我们设置的损失，如 Luke 之前描述的，自适应计算时间似乎自然而然地出现了。所以这更像是我想研究的方向。>> 好的？因为我们实际上没有一个具体的目标 um，或者一个我们试图解决的具体问题，或者我们试图发明的。更多的是我们拥有这个有趣的架构，而我们只是在追随有趣性的梯度。>> 是的。在这点上，我认为也许你论文中最令人兴奋的是，你知道，我们谈论了路径依赖性 um，以及拥有这种逐步建立的理解，这种复杂化的过程，我意思是，也许这非常适合于世界模型的主题，以及主动推理，我在这里说主动推理是带引号的，因为它不是 KL Friston 的主动推理，也许是自适应推理之类的，但我们想构建能够持续学习、能够更新参数的智能体，最重要的是能够构建路径依赖的理解，因为这与仅仅理解事物是什么完全不同。你是如何到达那里的，这一点非常重要，而这个架构可能允许这些智能体使用这个算法来探索空间中的轨迹，找到最佳轨迹，并实际构建一种能够“按关节分割”世界的理解。是的，这是一个非常巧妙的视角。我实际上没有那样想过，但是的，我认为 um，当你考虑模糊问题时，这种特定的立场变得非常有趣，因为以一种方式分割世界与以另一种方式分割世界一样有效。>> 是的。uh 你知道，语言模型中的幻觉可能是以某种精细的方式分割世界，但它只是在我们衡量幻觉的标准下不那么有效，而实际上并非如此，但在想要通过自动回归生成 token 来分割世界的某个后续路径中，你会得到对世界的另一种分割，而能够训练一个模型，使其能够隐式地意识到它实际上是以不同的方式分割世界，并探索这些方式，这些分割方式的下降，是我们追求的目标，我认为这是一种非常令人兴奋的方法，试图采取一种“让我们将这个问题分解成小的可解决的部分，并学会这样做”的立场，以及我们如何在没有太多技巧的情况下自然地做到这一点。是的，这是我一直在思考的事情，因为 um，尽管我非常喜欢 Shalet 对智能的衡量 um 的想法，但对他来说，适应新颖性就是得到正确的答案，而给出该答案的原因非常非常重要，而在机器学习中，我们有一个问题，我们提出了这种成本函数，它反而导致了捷径问题，但你知道，我们可以构建一个符号系统，我们可以是 gi，我们可以说“好的，我们需要做这种 um 原则性的知识构建，保持语义”。我们没有这样做。我们正在做一个混合系统。但一定有一种自然的推理方式，尽管最终目标是这个成本函数，但由于我们遍历了这些开放式空间的方式，我们可以更有信心地机械地认为我们正在进行与世界一致的推理。我认为这是一个看待这个特定研究方向的绝佳方式，而且我认为，显然我们不是唯一这样想的人，也不是唯一尝试这样做的人。嗯，我们拥有的是一个适合它的架构，而且令人惊讶的是，它从来不是目标。目标不是做这种研究。目标不是能够将世界分解成我们可以以自然的方式推理的这些小 um 块。相反，我们所做的是尊重大脑，尊重自然，说，如果我们构建这些受启发的模型，会发生什么？会出现哪些不同的解决问题的方法？然后当这些不同的解决问题的方法出现时，我们可以开始提出哪些重大的哲学和 um 基于智能的问题？这就是我们现在所处的阶段。所以有时，尤其是对我来说，可能会觉得问题太多，而回答问题的人太少。但我认为有趣和令人兴奋的事情，以及我能鼓励其他年轻研究人员的事情是，嗯，你知道，做你热爱的事情，弄清楚如何构建你关心的事情，然后看看那会带来什么。看看它会打开哪些门，以及如何更深入地探索这些领域。>> 我们昨天不是在谈论这个吗？你可以把语言看作是一种迷宫。>> 是的。比如，有什么能阻止我们采用这个架构来构建下一代语言模型呢？我是说，正如你所知，这确实是我目前正在积极探索的事情，而且，嗯，我认为当你在迷宫任务中加入模糊性时，当有多种方法可以解决迷宫时，它会变得非常有趣。老实说，我还没有尝试过这个，也许我下周应该尝试一下，但基本上你可以想象一个智能体或 CTM 在这种情况下观察迷宫并采取一个轨迹，令人惊讶的是，我们看到了这个，我们在我们最近更新的论文中有一个部分，在 AR Archive 的最终定稿版本中，我们增加了一个额外的补充部分，这个部分不在主要技术报告中，而这个补充部分基本上是“嘿，我们看到了这些很酷的事情发生”，我们列出了我认为在研究过程中发生的 14 件不同的有趣事情，这些事情显然没有被写进论文，但我们想让人们知道这些奇怪的事情发生了，而这就是其中一件奇怪的事情，我们在训练期间观察到了模型会做什么。在训练的某个时候，也许是训练过程的一半，我们可以看到模型会做什么，它会开始走迷宫中的一条路，然后突然它会意识到，“哦不，该死，我错了。”然后它会回溯，然后走另一条路。但最终它会变得非常擅长，并且它会进行某种分布式学习，因为它有一个带有多个头的注意力机制。所以它实际上可以弄清楚如何很好地做到这一点并完善它的解决方案。但早期学习过程中，它会下降到多条路径，然后回来并回溯。我们有一系列非常迷人的实验，也显示了这一点，而且我们确实有一些在线的补充材料显示了这一点，而且我真的不知道这说明了什么。这有点像一个深刻的哲学问题，但如果你试图解决一个迷宫，但你没有足够的时间。结果是，有一个更快的算法来做到这一点。当我看到它时，这让我大吃一惊。所以，如果我们限制模型思考的时间，但仍然让它尝试解决一个长迷宫，而不是沿着迷宫追踪，它会做什么呢？它会快速跳到它需要的大致位置，然后向后追踪并填补路径，然后再次向前跳，越过顶部，追踪那一部分，然后再次跳跃，它会做这种迷人的跳跃行为，这是基于系统的约束。而且，你知道，这只是我们做的一个观察，它在深层意义上意味着什么，以及它与给予模型思考时间与否有什么关系，以及思考时间是否足够？会发生什么？当你以这种方式约束模型时，模型会学习到什么不同的算法？我认为这非常迷人，并且是一个有趣的研究方向。它是否告诉我们一些关于人类思维的事情？它是否告诉我们一些关于我们在受限环境和开放式环境下的思维方式？在这方面可以提出许多很酷的问题。>> 你们两位都是 um，你知道的，群体方法和集体智能的忠实粉丝，因为我们可以扩展这个东西，我们可以扩展它，而扩展它意味着什么呢？不仅仅是某种 um，他们称之为琐碎的并行化，而是通过一些权重共享在并行模型之间等等。um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um um 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