哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
2026/04/30 12:59阅读量 2
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型-虎嗅网 虎嗅APP 虎嗅APP 公众号矩阵 公众号矩阵 社群矩阵 社群矩阵 我要投稿 我要投稿 资讯 24小时 源流 视频 活动/榜单/专题 妙投 虎嗅智库 虎嗅嗅全新升级 虎嗅嗅全新升级 由DeepMind创始人哈萨比斯提出的一个硬核AGI判定标准——「一个训练数据截止到1911年的模型，能否自己推导出爱因斯坦1915年提出的广义相对论？」——激发了研究者的兴趣。GP
事件概述
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型-虎嗅网 虎嗅APP 虎嗅APP 公众号矩阵 公众号矩阵 社群矩阵 社群矩阵 我要投稿 我要投稿 资讯 24小时 源流 视频 活动/榜单/专题 妙投 虎嗅智库 虎嗅嗅全新升级 虎嗅嗅全新升级 由DeepMind创始人哈萨比斯提出的一个硬核AGI判定标准——「一个训练数据截止到1911年的模型，能否自己推导出爱因斯坦1915年提出的广义相对论？」——激发了研究者的兴趣。GPT之父Alec Radford等人利用1931年以前的公共领域数据，训练了一个名为Talkie的130亿参数模型，旨在探索一个「知识停留在过去」的AI能否通过推演预见未来，并以此作为评估模型真实理解能力的「纯净」对照组。 ## 哈萨比斯难题的实验起点 - 研究者训练了一个名为Ta
核心要点
- 关键不只是模型能力本身，还包括它能否被封装成稳定可用的软件能力，以及接入成本和适用场景。
值得关注
- 更重要的是识别这条动态带来的实际变化，包括能力边界、接入成本、部署复杂度和可持续性。
- 如果要进一步评估价值，应结合具体业务场景、数据条件和系统集成成本来判断。