AI 模型缺乏对“完成”的内在感知。与人类不同,人类依赖外部信号——如截止日期、同行评审或边际收益递减——而模型会无限期地进行迭代。因此,高效的 AI 开发已从简单的提示词工程转向**“循环工程”(loop engineering)**,即让系统自行验证进度。
然而,循环的有效性取决于其验证机制。如果验证信号存在缺陷(例如,测试通过但未满足实际用户意图),循环就会收敛于错误的目标。成功的循环需要四个要素:明确的目标状态、可观察的当前状态、用于局部编辑的精确工具,以及稳健的停止规则。
目前,循环工程仍是一个反复试验的过程,因为高效的循环往往是针对特定环境定制的。此外,由于循环存在边际收益递减现象,它们很容易在不可能完成的任务上消耗过多的 token。由于 AI 无法自主决定何时停止,开发者必须构建基础设施来明确衡量进度并管理成本。归根结底,最成功的系统将不再是那些能够无限迭代的系统,而是那些构建者已经精准定义了何为“完成”及其应有成本的系统。
由中国制造商荣耀(Honor)开发的名为“闪电”的人形机器人打破了人类运动纪录,以9.32秒的成绩完成了100米短跑,超过了尤塞恩·博尔特9.58秒的世界纪录。这一壮举发生在第二届世界人形机器人运动会期间,该活动在北京举行,为期五天,共有2000多台机器人参加了包括跳高和举重在内的51个项目的角逐。
此次运动会凸显了中国在机器人技术方面的飞速进步。在全球技术竞争日益激烈的情况下,中国正寻求在人工智能和硬件领域占据主导地位。尽管专家指出,目前人形机器人主要用于研究和演示,而非大规模的现实应用,但其不断进化的能力已引发了公众的极大兴趣。
此次活动是在地缘政治紧张局势加剧的背景下举行的。美国近期采取行动,禁止进口外国制造的人形机器人,并以涉嫌军事联系为由对部分中国机器人公司进行了标记。尽管存在这些限制,中国仍生产了全球大部分的人形机器人,展示了其在从制造业到物流业等多个行业引发革命的潜力。