OpenAI研究员Jason Wei在X上发起了一场「AI灵魂拷问」，用十个问题让AI 从业者说说自己的技术偏好。
Jason Wei（@_jasonwei）是OpenAI的AI研究员，他最近在社交媒体上发布了一系列颇具争议的问题，瞬间点燃了AI圈的讨论热情。
这十个二选一问题看似简单，实际上则透露出AI 从业者对不同技术路线时的真实倾向：
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ChatGPT还是Claude？
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LMSYS还是数学竞赛？
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更多训练算力还是更多推理算力？
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单一通用模型还是多个专业模型？
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严格科学还是随意尝试（YOLO）？
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预训练还是强化学习？
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更好的ML训练技术还是更高质量的数据？
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发表论文还是发布产品？
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开源还是闭源？
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大语言模型能否泛化？
还有个额外的灵魂附加题，则是：
「3秒钟内，你脑海里想到的最伟大的AI研究员是谁？」
Jason Wei亲自给出了自己的答案：
ChatGPT 数学竞赛 推理算力 专业模型（虽然承认自己改变了之前的看法） 严格科学 强化学习 更高质量的数据 发表论文 开源 大模型能泛化 Bonus题答案是Ilya Sutskever
这道简单的选择题迅速吸引了大量网友参与讨论，各类观点层出不穷。
网友们各自给出了鲜明的答案，我摘抄了一些代表性回复：
Noah(@Clock7303) 给出了非常「稳妥」的答案：
ChatGPT LMSYS 单一模型 都要 强化学习微调（RLHF） 两者都很重要 两者都重要 开源 是 Bonus: 同样选了Ilya Sutskever
Firebrand Dove(@DoveFirebrand) 的回答更显大胆：
现在选GPT，以前选Claude LMSYS 训练算力 通用模型 YOLO 预训练 更好的ML训练 论文发表 闭源 几乎确定能 Bonus: Geoffrey Hinton
Diego(@diegocabezas01) 的答案也值得注意：
ChatGPT LMSYS 更多推理算力 多个专业模型 严格科学 强化学习 更好的ML训练 产品发布 开源 能泛化 Bonus: Alan Turing
而AI专家Louis Mullie, MD(@LouisMullie)则给出了更独特的视角：
ChatGPT 数学竞赛 实时切换算力（新颖观点） 单一通用模型 严格科学 预训练 高质量数据 产品发布 开源 是的，但只是近似泛化
有趣的是，附加题中的大佬提名也是相当精彩，Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Andrej Karpathy、Jürgen Schmidhuber等传奇人物纷纷上榜，算是引发了又一轮怀旧与敬意的讨论热潮。
还有人对Jason Wei为何从「单一通用模型」转向「多个专业模型」表示好奇，Trung Vu(@trungthvu)问到：
@_jasonwei 好奇你为什么从通用模型转向了专业模型？
Sherpa(@LLMSherpa)还特地展示了o3模型给出的答案，看来AI也有自己的偏好：
而另一个o3 则是这样回答的：“都说我有偏见，但我在这里有宾至如归的感觉。”（关于训练计算的说明有点意思）
那么，你的答案又是什么？
欢迎在评论区给出你的选择！
（文：AGI Hunt）