值了，没有再继续在推特上继续和对方聊天，而是选择切换到推特私信里。
先给Light_Chen点了个关注，然后接着问道：“你认为这是代码生成特有的问题，还是语言模型的一般性限制？”
“一般性限制，但代码把它暴露出来。”
“在语言里，表面多样性甚至更具有欺骗性。十个答案看起来可以完全不同，却共享同一个隐藏框架。”
“代码有用，是因为失败可以被运行给判断出来。”
“如果我们能做到如何在代码里测量坍缩的策略空间，就能得到一种更广泛诊断推理系统的方法。”
伊戈尔想了想，问了个有点尖锐的问题：“如果没有AlphaCode的内部访问权限，你怎么测试这一点？”
他想看看对方能不能在没有AlphaCode的内部权限的情况下设计出近似验证方法。
过了一会儿，Light_Chen回复：
“使用演示题目里的公开样例足够做一次合理性检查。”
“选择那些演示中展示了多个生成解法或解释的题目。”
“手动重构解法家族。”
“围绕可能的不变量生成对抗性变体。”
“比较这些不同的解法是否会一起失败。”
“哪怕只有5到10个例子，也足以判断这个测量方法是否值得放大。”
伊戈尔内心已经在为对方鼓掌了。
“你在OpenAI工作，还是微软？或者META的人工智能实验室？”
他已经冒出想要挖人的想法了。
21世纪什么最重要？当然是人才最重要。
自己有可能要为马斯克工作，一个人孤掌难鸣，那么带越多的人一起去越好。
开除一个人太容易了，开除一群人有点难。
这也是为什么，在硅谷，印度人在抱团，华国人也在抱团，大家都在抱团。
来了一个就来两，来了两个就来一串。
你想开除我，先掂量掂量，我们走了，你的业务还能不能运转。
“我还在上学。”
“哦，斯坦福还是MIT？”
“江城大学。”
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