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1 个来源五年前被MIT教授斥为“无稽之谈”的PPT，如今预言了OpenAI o1、o3的核心思路
OpenAI研究员Giambattista Parascandolo在2020年MIT面试时提出的用GPT进行推理的研究方向被教授们斥为“无稽之谈”，但五年后其PPT中的理念（如开放式推理、语言作为推理载体）与OpenAI o1、o3的核心思路高度吻合。文章回顾了其研究经历和观点，并指出这一事件反映了AI领域的快速变化。
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五年前被MIT教授斥为“无稽之谈”的PPT，如何预言了o1与o3的推理路线
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2020年，Giambattista Parascandolo在MIT面试时提出的“开放式推理”等构想被斥为无稽之谈；五年后，这些想法在OpenAI o1和o3中成为现实。本文梳理这段被验证的研究历程，并辨析其中的事实与推断。
- 2020年，Parascandolo在MIT面试时提出用GPT做推理的报告，被面试委员会大部分教授斥为“无稽之谈”。
- 报告核心概念“开放式推理”指模型可投入更多时间和计算持续修正答案，问题越难应多想几步。
- Parascandolo提出语言作为推理载体，以缩小强化学习中的搜索范围，类似今天的思维链与Agent工作流。
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被斥为“无稽之谈”的面试报告
2020年，Giambattista Parascandolo在MIT面试教授岗位时，做了一场关于用GPT做推理的报告。据机器之心报道，面试委员会大部分教授将这个方向斥为“无稽之谈”（nonsense）。这场报告的主题，是如何让人工神经网络突破训练分布，获得更接近人类的泛化和规划能力。
Parascandolo认为，人类能够重新组合已有知识、识别关键不变量、建立抽象模型并完成长时程规划，而人工神经网络在这些方面仍有很大提升空间。报告最后提出三个未来研究方向：神经网络中的开放式推理、人工神经网络中尚未探索的自由度，以及在强化学习中将语言作为推理载体以提高样本效率。
其中最关键的概念是“开放式推理”，Parascandolo将其定义为：模型可以投入更多时间和计算，持续修正答案；问题越难，模型就应该多想几步，并让额外计算转化为更好的结果。这听起来已经很像今天的推理时计算扩展。
可信度边界
本文主要依据机器之心的报道，其中包含对Parascandolo个人主页、PPT和博客的转述。关于面试被斥为“无稽之谈”、具体研究方向和参与o1/o3等细节，均来自该报道，属于二手转述，未获第一方直接确认。部分表述如“听起来已经很像今天的推理时计算扩展”属于报道者的类比推断。
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