AI学习范式的演进轨迹
第一阶段：预训练时代
在预训练时代，互联网文本是一切的核心。你需要的主要是大规模、多样化、高质量的互联网文档集合，让模型从中学习。
Large-scale internet documents collection
第二阶段：监督微调
在监督微调阶段，关键是对话数据。契约工作者被雇用来为问题创建答案，类似于你在 Stack Overflow 或 Quora 上看到的内容，但专门针对大语言模型的使用场景。
Conversation-based training approach
第三阶段：强化学习时代
在这个强化学习时代，核心是环境交互。与前两个阶段不同，环境为大语言模型提供了真正交互的机会——采取行动、观察结果等。这意味着我们可以期望做得比统计专家模仿更好。
Interactive learning through environments
核心洞察
就像之前一样，核心问题现在是需要大规模、多样化、高质量的环境集合，作为大语言模型练习的场所。
历史回顾
这让人想起 OpenAI 的第一个项目 Gym，这正是一个希望在同一模式下构建大量环境集合的框架。
技术演进的关键转折点
环境框架的现代化
PrimeIntellect 的环境中心和 GitHub 上的验证器仓库构建了专门针对大语言模型的现代化版本，这是一个很好的努力和想法。
社区并行化潜力
环境具有这样的特性：一旦框架的骨架就位，原则上社区和行业可以跨多个不同领域并行化，这令人兴奋。