#369.OpenAI 传奇研究员 Noam Brown：多智能体 AI 的演进与人类数据的“死路”

本期《跨国串门儿计划》播客介绍了 OpenAI 顶尖研究员 Noam Brown 关于多智能体 AI 的深度分享。Noam Brown 首先回顾了 AlphaGo 等自我博弈在游戏领域的成功，并探讨了为何大型语言模型难以复制这种成功。他提出了最小最大均衡和群体最优响应的概念，强调了在非双人零和游戏中，与人类合作的 AI 必须依赖人类数据。Noam Brown 还分享了 Dora 算法在外交游戏中的实验结果，以及在花火游戏中与人类合作的经验，最后探讨了多智能体 AI 在语言模型合作中的应用，包括降低延迟、提高多样性以及路由选择。