“如果早知道 Scaling 的回报这么高，那ChatGPT完全可以更早做出来！”
这是OpenAI的前联合创始人、Thinking Machines首席科学家John Schulman在最新采访中的论断。
以他的判断，放在2018-2019年，只要几位非常优秀的人工作一年左右，就可以做出接近 ChatGPT-3.5 的系统。
John Schulman是强化学习领域的重量级人物。他是OpenAI的联合创始人，前期在OpenAI领导强化学习团队，开发了著名的PPO（近端策略优化）和TRPO（信任区域策略优化）算法，并与Ilya Sutskever共同领导超级对齐团队，负责ChatGPT的后训练。
Schulman在博士期间师从强化学习专家Pieter Abbeel。他的代表作、也是最高引论文PPO发表于2017年，这是ChatGPT核心技术RLHF中选用的强化学习算法。
Schulman于2024年8月起短暂加入了Anthropic，之后又加入OpenAI前CTO Mira Murati创办的Thinking Machines Lab，并担任首席科学家。
本期访谈的主持人是Cursor首席执行官Michael Truell，他与Schulman一起回顾了OpenAI的发家史。
早期的OpenAI是一个松散、非正式、偏学术的组织，有很多时间进行探索，因此能够产生公司整体愿景的“涌现”。Schulman透露现在的Thinking Machines和当时的OpenAI很相似。
Schulman指出，现在的新公司往往必须先追赶SOTA（当前最佳水平），才能谈探索，这并不是一件好事：
我一直非常警惕一件事，如果一个组织长期只处在“追赶模式”，是很难在之后建立起真正的探索性研究文化和能力的。
Schulman还谈论了强化学习的规模化。他指出在当前RLHF场景中，传统的价值函数并没有发挥太大作用，但预计未来仍有可能重新回到舞台中央。同时，上下文学习在短时间尺度几乎无可替代，而长期记忆和持续学习，最终仍需要权重更新和参数微调来支撑。
有关最近讨论得十分火热的“AGI时间表”，Schulman则泼了一盆冷水：他认为按照经验法则，AGI的真正到来可能比大多数预测慢2–3倍。
对于进入AI领域的研究人才，Schulman强调工程能力的重要性显著上升，而纯探索式研究和个人品味的重要性相对下降。他指出，在今天具有扎实软件工程背景的人往往更具优势。
有关未来的训练范式，Schulman认为联合训练生成器与验证器、多智能体博弈训练，可能会成为未来LLM和RL系统的核心方法。此外，离线强化学习也是Schulman看来非常有潜力的方向。
最后，Schulman也预告了一波Thinking Machines的研究进展：明年将发布新模型；在Tinker方面将增加更多模型功能，支持多模态训练与输入输出，并显著提升可支持的任务规模。
ChatGPT可以更早做出来
主持人：
如果最早创建OpenAI的那批人回到2015、2016年，目标是极速通关做出ChatGPT，那么你觉得最快能有多快？以及，真正限制他们更快做到这一点的瓶颈是什么？如果他们有“完全的后见之明”，会采取哪些不同于历史实际发生的关键决策？
John Schulman：
我认为，如果目标是用更少的算力做出类似ChatGPT的东西，其实是可以做到的。我们已经看到像nanoGPT这样的例子。
有时候，用更多算力做事情更直接；但如果你愿意引入更多巧妙的工程和训练技巧，同样的效果也可以用更少算力实现。
另外，如果我们当时知道scaling的回报会这么高，那其实是可以更早、更激进地扩展规模的。
如果你真的提前知道完整配方，那么几乎肯定可以更早做出来。你可以直接搭建一个大集群，先预训练一个模型；然后结合我们现在对后训练的理解，通过更好的微调和数据构造，大幅“放大有效算力”。
即使你需要一个GPT-3级别的模型才能得到一个不错的few-shot对话模型，只要你愿意在微调和数据构造上花足够心思，其实可以让一个更小的模型表现得非常好。
（注：nanoGPT是Andrej Karpathy创建的一个用于对中等规模的生成式预训练Transformer进行训练和调优的框架）
主持人：
你觉得需要多少人？大概在哪一年能做到？以及需要多少GPU？
John Schulman：
如果我们假设完全的后见之明的话，nanoGPT基本上是一个人写的，在一台机器上跑，大概花了半年时间。这至少给出了一个上限。
当然，这是在H100上跑的；如果回到更早的年代，可能只能用V100之类的硬件。但即便如此，我认为如果有几台GPU机器，还是可以做到一些东西的。
我猜，在2018或2019年，只要有几位非常优秀的人，工作一年左右，就有可能做出一个接近ChatGPT-3.5水平的系统。当然，我可能低估了整个技术栈中不同部分的复杂性。
而且这也建立在一个前提之上：你是站在别人已经构建好的预训练数据集和网页抓取成果之上的。
所以我并没有完全想透这个问题，但我的直觉是：2018–2019年，少数几个人，是有可能做到GPT-3.5级别的东西的。
而且未来甚至可能更极端，也许会出现那种“demo scene”风格的ChatGPT：一个文件，自动抓取网页、自动训练模型，一天内完成全部流程。
早期OpenAI像个“学术草台班子”
主持人：
现在OpenAI从市值和资本开支角度看，已经是世界上最大的公司之一了。但人们很容易忽略的是，早期OpenAI其实是一个非常非正式、甚至有点“草台班子”的团队。你同意这种看法吗？能不能帮我们具体描绘一下2016–2017年左右的OpenAI是什么样子？
另外，你能否分享一个完全失败的早期项目，一个现在在2025年几乎没人再提起的“死胡同”？
John Schulman：
我同意。早期确实更像一个松散的、甚至有点学术气质的团体。当时有很多研究项目，往往是由个人兴趣驱动的。很多人是一两个人一组，做某个研究课题，最后可能产出一篇论文或博客。
最初几年，OpenAI很大程度上就是这种氛围。
当然，我们从一开始也有一个想法：相比学术界，我们可以通过更强的工程能力和更大的团队协作，把项目推进得更远。这一点也受到了DeepMind（比如AlphaGo）的影响。
所以整体来说，OpenAI一直是两种模式的混合：
- 小规模、探索性的研究项目
- 大规模、工程驱动的重点项目
而显然，并不是所有项目都会成功。事实上，大多数研究项目最终都不会成为技术主线的一部分。
一个比较典型的失败项目是一个叫Universe的早期项目。
它的设想是：构建一个包含大量RL环境的数据集——视频游戏、网页导航任务等等；如果你在所有这些环境上联合训练，就能学到一种真正通用的强化学习智能体。
现在回头看，我甚至觉得这个想法本身是深刻正确的，只是至少早了十年。当时很多关键前置条件都不存在。
结果是系统极其笨重，不适合做RL实验，而且模型都是从零训练的，泛化能力也很弱。
后来我们发现，把问题收缩到可控范围更有效。比如我后来负责的RL团队，专注于模拟器中的视频游戏环境，而不是“电脑前能做的一切”。这就好很多。
还有一些项目，比如机器人方向，对公司主线来说算是死胡同，但在长期上对培养工程和研究能力仍然有价值。
主持人
在 2020 年之前，OpenAI 最大的工程项目是什么样的？有没有哪个研究基础设施系统特别复杂、特别关键，或者经常把研究员折磨得很惨？
John Schulman
Dota 项目可能是最早一个真正意义上的大型成功项目，用到了大量算力。
这类项目通常是两部分结合：一部分是 ML 系统工程（庞大的代码库和训练系统），另一部分是 特定范式下的研究（比如大规模 RL）。
工程上既包括如何接管 Dota、构建训练环境，也包括训练系统本身：并行 rollout、异步 RL、大规模训练等。理论上这些应当解耦，但现实中往往很难完全分开。
主持人
你如何定义一个理想的研究型管理者？在 ML 这种“新型大科学”环境里，团队越来越大、个性差异巨大，这个角色似乎非常特殊。
John Schulman
这是个很难的问题，因为我见过完全不同的管理风格都能成功，而且这个问题本身也是非平稳的，七八年前有效的方式，今天可能已经不合适了。
我见过两种典型模式：
- 高度技术参与型
管理者亲自写代码、读所有代码、给出非常具体的技术反馈。 - 高度放手型
管理者更像是教练或顾问，关注职业发展、动机和方向，而不是技术细节。
如果是探索性研究、成员经验丰富，放手往往更好；如果目标明确、团队经验不足，或者执行压力大，更强的技术管理可能更合适。
主持人
OpenAI 的 “Member of Technical Staff” 这个说法，是否受到 Bell Labs 的影响？你们是否从 Xerox PARC、Bell Labs 这些历史研究机构中汲取灵感？
John Schulman
坦率说，并没有特别系统地研究这些机构。
实际上，我们更多是受到自己过往经历的影响——研究生阶段、Google Brain、DeepMind。几乎所有人都在 Google 工作过某个阶段。
确实有人讨论过曼哈顿计划之类的例子，但并不存在一个刻意复刻历史研究机构的设计。
主持人
你如何比较早期 OpenAI、Anthropic、Thinking Machines、Google 这些环境？它们分别更适合解决什么样的问题？
John Schulman
这是一个非常宏大的问题，而且这些组织都在不断变化。
但我会说，早期 OpenAI 和现在的 Thinking Machines 其实有相似之处：很多项目并行推进，公司的整体愿景是从这些项目中“涌现”出来的。
不同的是：早期 OpenAI 处在一个相对“和平时期”，没有一个所有人都在追逐的明确 scaling 轴；而现在的新公司往往必须先追赶 SOTA，才能谈探索。
我一直非常警惕一件事，如果一个组织长期只处在“追赶模式”，是很难在之后建立起真正的探索性研究文化和能力的。而这种文化，是需要从一开始就慢慢培养的。
如何看待强化学习和持续学习
主持人
为什么现在强化学习里，价值函数好像不太流行了？
John Schulman
我觉得一个主要原因是：在当前人们实际在做的 RL 场景中，价值函数并没有带来太多帮助。
比如现在常见的设置包括：基于人类反馈的强化学习（RLHF）、在可验证奖励上的 RL，而且这些任务的时间跨度相对较短。
当然，我不想简单地说“现在我们只在做短时间跨度的任务”，因为如果你一次采样的是上万 token，那其实已经是一个相当长的时间尺度了。
但总体来看，在当前这批 RL 任务上，价值函数似乎就是没有发挥出太大作用。原因并不是特别清楚。
从理论上说，价值函数的主要作用是降低方差，而在我们现在关心的这些任务里，似乎并没有获得太多方差降低的收益。
相比之下，在一些传统的 RL 研究任务中，价值函数的方差降低效果是非常显著的。
至于为什么会出现这种差异，我也说不出一个明确的原因。但我个人预计价值函数未来还会重新回到舞台中央。
主持人
你觉得持续学习问题最终会怎么解决？你认为 LoRA 会在其中扮演重要角色吗？
John Schulman
我觉得“持续学习”这个概念本身可以指很多不同的东西。如果用心理学作类比：有运动学习、有情景记忆、有程序性知识，不同类型的学习，可能需要完全不同的机制。
我预计上下文内学习和上下文管理会持续改进，长上下文能力仍然会非常重要。至于 LoRA，我更倾向于认为它会叠加在这些能力之上。
也就是说，参数级微调会在某些记忆类型上更有效，尤其是那些需要大量容量、需要吸收大量知识的场景。但到底哪些任务最适合参数微调，其实并不完全清楚。
主持人
你觉得，仅靠把合适的内容放进上下文窗口，再加一点参数微调，真的足以支撑模型部署到现实世界，并在运行中持续学新东西吗？还是说我们最终还需要一些完全不同的思路？
John Schulman
这其实很难判断。一方面，如果我们持续扩大模型规模、持续提升模型能力，那么几乎所有我们定义的指标都会自然变好。甚至有可能即使我们不改变方法论、不做参数微调，随着规模增长，也会“顺带”解决很多问题。
但另一方面，也很可能会出现一些新方法，它们能更快解决同样的问题，甚至带来不同的 scaling law：
- 要么是一个固定倍数的“有效算力提升”
- 要么是直接改变 scaling 曲线的斜率
所以我确实能想象，某些新方法可以带来更高效的持续学习能力。
我的直觉是，在短时间尺度上，上下文学习非常强，几乎无可替代；而更长时间尺度上，权重更新最终会胜出。
主持人
你是否担心“泛化能力不足”会成为实现通用 AI 的真正障碍？会不会出现这样的情况：预训练把模型推到一个高度，然后 RL 只在它训练过的分布里有效，跨领域迁移能力很弱？
John Schulman
这是一个很难清晰回答的问题。一方面，在上下文学习场景中，模型的样本效率非常高，在某些方面甚至可以达到或超过人类。但另一方面，确实存在一些学习类型，模型所需的数据量远远超过人类才能学会同样的东西。
所以可以说，在某些方面，模型比人类脆弱得多，但要精确描述“脆弱性究竟体现在哪里”，其实并不容易。
人类在长时间尺度上的表现明显更强，这很大程度上是因为我们经过进化，被优化用于一个80 年左右的时间跨度。我们拥有大量自我纠错机制。人类当然不完美，但在纠错方面确实做得相当好。而且只要你给人一个目标和动机，他们会非常有资源性，尝试各种不同路径。
模型也可以非常“坚持”，有时甚至比人类更坚持；但它们在执行大块任务时，更容易陷入某种局部状态，难以跳出来。
所以问题在于：这只是一个暂时现象？模型的时间跨度是否即将大幅提升？还是说这是一个需要非常长时间才能追平人类的根本性弱点？
而这个问题本身几乎无法快速验证，如果讨论的是几十年的时间跨度，那就真的需要几十年才能观察。
主持人
如果未来越来越多地采用“生成器 + 判别器 / 验证器”共同训练的方式，比如用模型来给模型打分、判断奖励，你觉得 GAN 时代的哪些想法会重新变得重要吗？
John Schulman
我非常认同联合训练生成器和验证器这个方向。理论上，你可以形成一种自我强化循环：如果验证器本身具备推理能力、指令理解能力，并用它来给生成模型提供学习信号，那么生成模型越强，验证器也越强，形成一个良性循环。
多智能体与博弈：一种强大的训练范式
我非常欣赏多智能体训练和博弈的思路。博弈具备许多优良特性：它能实现自动课程学习，当你与“自己”的副本对战时，对手会随着你一同变强。
从理论计算机科学的角度看，也有充分的理由支持这种方式：一些复杂度类别本身就是通过双人零和博弈来定义的。你可以设计一种计算成本低廉的博弈机制，使其均衡解恰好对应于解决一个极其困难的问题。
这种思路在对齐研究文献中也出现过，例如辩论模型。我一直认为这是一个极具说服力的想法，并预计这类方法在未来会变得越来越重要。
今天如何做研究：将LLM融入研究流程
主持人：
你认为在2019或2020年进行有效研究所需要的技能，与现在相比有何变化？
特别是你在2020年写过一篇关于“如何做有效研究”的博客。你现在是否有新的建议？还是认为那篇文章基本经得起时间考验？
John Schulman：
回顾那篇博客，我当时谈到了几种研究类型，比如目标导向型研究和更偏理想化的探索；还强调了坚持记录研究笔记和通过大量阅读论文来培养研究品味的重要性。我认为这些建议总体上依然成立，至今我仍然认同。
如果说有什么变化，我认为研究笔记现在变得比以往任何时候都更重要。因为在拥有大语言模型之后，“上下文”变得至关重要。如果你希望获得高质量的反馈，可以直接将你的研究笔记提供给模型，让它基于完整的背景给出建议。
如果一定要指出最大的变化，那就是：现在你需要认真思考如何将LLM整合到自己的研究流程中。但说实话，我自己也尚未完全想清楚，除了那些能普遍提升工程效率的方法之外，究竟什么才是“专门用于加速研究”的最佳方式。这一点并不显而易见。
我认为针对研究和普通软件工程的建议可能有所不同。因为在研究中，理解代码每一行的确切作用至关重要。相比让模型一次性生成大量你从未仔细阅读过的代码，一个你完全理解、结构简洁的实现往往更有价值。
那种“AI辅助编程”的方式——你只提供一个规格说明，让模型完成整个实现——在某些工程领域可能非常高效。但在研究中，我认为真正能做出顶尖成果的人，往往对系统的每个细节、每一行代码都了如指掌。这种对“底层机制”的深刻理解，自2012年以来一直是高质量研究的共同特征。
工程能力的重要性显著上升
主持人：
自2020年规模定律兴起以来，无论是学术界还是工业界，进入机器学习领域的研究者数量都大幅增加。但看起来，真正能“改变格局”的核心想法出现的频率似乎并未明显加快。你如何看待这种现象？
John Schulman：
我对“量化科学进展速度”这类问题一向持谨慎态度。首先，早期的低垂果实会被逐步摘完；其次，对于最近几年发生的事情，我们其实还不知道哪些想法最终会被证明是真正重要的，因此很难进行准确评估。
所以我不太愿意直接下结论说：即便研究人员数量大幅增加，进展速度依然恒定、没有加速。如果你回顾70、80、90年代的论文，会发现当时的实验严谨性明显更低。如今，在实验设计、基线对比、跨任务验证等方面，标准已经高了很多。
过去你可能会看到一篇强化学习论文，提出了一套非常复杂的想法，但只在一个非常简单、甚至有些可疑的玩具任务上做了一个实验，而那样的论文仍然可能成为经典。那时许多数学思想本身也并不算特别成熟。
因此，我一点也不感到惊讶：随着研究者数量的增加，想法产生的速度实际上是提升了的，同时研究质量和标准在某些方面也显著提高了。这基本符合我的直觉。
主持人：
那你如何看待学术出版体系？相比大型AI公司内部通过Slack、内部报告等方式进行的“同行评审”，你觉得二者各自有什么优劣？有没有什么经验可以从工业界迁移到开放学术界？
John Schulman：
这是一个很有意思的问题。我会说，大型研究实验室内部对结果的评估，在某些方面比学术出版体系更好，在另一些方面则更差。
好的地方在于：内部研究往往更擅长得出真实、可靠的结论，例如什么方法真的能改进预训练效果。这些实验通常更贴近真实目标，而不是单纯为了“发表论文”。成功的公司在方法论上确实更成熟。
但问题在于：几乎没有人会在公司内部写出和学术论文同样详细的技术报告。内部文档通常不会那么完整、系统。虽然结论在“准确性”上可能更高，但实验的全面性往往不如最好的学术论文，比如不会系统性地尝试大量基线。
当然，学术论文里也经常存在“被削弱的基线”，结果并不完全可信。但至少在最优秀的工作中，确实能看到非常扎实、全面的比较。
总体来看，学术界的写作更详尽、某些方面更全面，但准确性可能较低；工业界则相反。我个人一直很希望能在这些机构中推动更好的研究写作文化，鼓励大家撰写真正深入科学本身的技术报告，而不是只记录“可交付的最小改进”。但这与公司的激励机制之间确实存在张力。
主持人：
进入这个领域的研究者本身，有没有发生变化？相比2015～2017年，现在的人在能力结构、工程水平、创造性等方面是否不同？
John Schulman：
我会说，早期进入这个领域的人整体上更“特立独行”一点。现在大家都很清楚：AI是一件极其重要的事情，因此会吸引更多走传统职业路径、风险偏好更低的人。
很难直接比较两代人的“人才分布”，但仅从数量上看，进入门槛确实变高了，因为竞争者实在太多了。
我还认为，如今工程能力的重要性显著上升，相对而言，研究品味和纯探索式研究能力的重要性下降了一些。这是因为，一方面，规模化本身就能带来大量改进；另一方面，领域已经成熟，你通常是在大型现有代码库和基础设施上工作，而不是在Jupyter Notebook里从零开始写代码。
因此，在今天，具有扎实软件工程背景的人往往更具优势。
如何看待强化学习的未来
主持人：
你如何看待强化学习研究的未来？在语言模型中，真正奏效的方法看起来反而相当简单，而且和其他领域成功的方法非常相似。你觉得RL研究还有多少空间？未来最强的RL+LM系统会和过去的思路有本质不同吗？
John Schulman：
正如你所说，许多想法会反复流行。有些概念出现得太早，未能兑现承诺，但后来又在新的背景下重新变得重要。我预计这种情况还会继续发生。
很难预测哪些想法最终会最重要，但我认为离线强化学习是一组非常有潜力的方向。在某种程度上，我们现在在LLM领域做的事情，很像机器人领域中的“仿真到现实”：在大量模拟环境中进行大规模训练，通过足够的多样性实现泛化。
事实上，sim-to-real在机器人领域仍然非常有效，并未被否定。同时，我也认为从真实世界中学习依然极其重要。我预计，未来在LLM的部署阶段，我们还会重新探索如何更好地从真实交互中进行学习。
主持人：
如果一些最大的AI实验室真的开发出了非常、非常强大的AI系统，强大到必须彼此协调，并且还需要与政府等社会中其他关键机构进行协调，你对它们是否能够顺利合作有多大信心？你又有多担心它们最终无法协调、无法达成一致？
John Schulman：
我的感觉介于“担心”和“有信心”之间，大概算是中等程度吧。
我会说，在领先的AI实验室之间，在总体世界观和愿景层面，还是存在相当程度的共识的。此外，最近一段时间，这些实验室之间在安全相关的问题上，也确实已经有了一些合作。
不过，我也必须承认，实验室之间确实存在一些“历史恩怨”或者说人际层面的紧张关系。这些涉及具体个人和性格的问题，可能会让协调变得更困难一些。
但总体而言，如果未来有一天，这种跨实验室、跨机构的协调被明确视为“正确且必须做的事情”，那么我认为它是有可能运作起来的。
AGI会比预测来得慢2-3倍
在这样一个技术进步速度极快的时期，关于 AI 未来发展的讨论非常多，尤其是关于“AI 会多快变得更强”以及“AGI 什么时候到来”的预测。很多人谈论 AGI 时，指的是这样一种状态：几乎所有基于计算机的知识工作，都可以由 AI 而不是人类来完成。
你如何看待这些时间表预测？你是否认为它们系统性地低估了实现 AGI 所需的时间？
John Schulman：
我过去思考这个问题的一种方式是：AGI 看起来像是一个极其庞大、复杂的工程与研究项目 。而根据我个人的经验，工程师和研究人员在预测项目完成时间方面，往往表现得非常糟糕，即便是在远比 AGI 小得多的项目上也是如此。
我观察到的一种非常一致的系统性偏差是：工程师几乎总是认为事情会比实际情况更早完成 。如果让我给一个经验法则，我可能会说：你需要在他们给出的时间预测基础上，再乘以一个 2 到 3 倍的系数，才能更接近真实的完成时间。
从这个角度看，我认为这确实是对很多 AGI 时间线预测的一个合理批评 。基于这种启发式规则，推断 AGI 比很多人预测的时间要更晚一些，我觉得是有道理的。
一个最接近的类比案例，可能是自动驾驶 。我们已经看到，全自动驾驶、Robotaxi 等目标，花费的时间明显比早期人们预期的要长得多。所以从这个角度来说，我认为“AGI 会比预测更慢”是一个合理的假设。
但另一方面，也确实存在一个可能打破直觉的因素 ：AI 会反过来加速自身的研发过程，形成正反馈循环。那些把这种“自我加速效应”纳入考虑的人，往往会得出相当短的时间线预测 ，而我也认为这是一条有一定说服力的推理路径 。
最终的问题在于：AI 究竟能在多大程度上提升研发效率？是否会出现瓶颈，比如人类是否还能理解系统内部发生了什么？这些因素的不确定性都非常大。
所以老实说，我不会对 AGI 的时间点做出非常自信的预测 。
关于 Thinking Machine 和 Tinker
主持人：
你和 Thinking Machines 最近发布了 Tinker。它是什么？主要是为谁设计的？
John Schulman：
Tinker 是一个偏底层的微调API 。它提供了一小组低层次的原语，用于训练和采样，但足以表达你可能想要实现的几乎所有后训练算法。
与此同时，它帮你屏蔽掉了很多底层复杂性 ：你不需要关心 GPU 或其他加速器，也不需要操心分布式系统相关的大量工程问题。
我们认为这是一个非常合适的抽象层级。一般来说，人们并不太会把“模型训练”当成一种服务来使用；而现有的训练服务通常又是非常高层的。所以在这个层级上做成服务，本身是比较新颖的。
一个最接近的类比，其实是你今天使用 OpenAI、Anthropic 等提供的模型采样 API ：你不需要自己搭建 GPU 服务器，只需要在 Python 或 JavaScript 里发起一次 API 调用即可。Tinker 希望在“训练”这件事上，提供类似的体验。
主持人：
你的目标是否是：未来一群研究者成立新的 AI 公司时，可以直接基于 Tinker 来构建？
John Schulman：
是的，我确实希望如此。我希望很多公司都可以直接构建在 Tinker 之上 ，而不必再从零开始搭建自己的基础设施。你可以在 Tinker 的基础上构建非常复杂、定制化的模型。
至于“它适合谁”，我会说：在当前阶段，Tinker 更适合那些在机器学习方面已经相当成熟的用户 ，也就是那些愿意直接接触和使用底层原语的人。
当然，我们也提供了大量与 Tinker 配套的开源代码，所以你并不一定要从头实现所有训练算法。但总体来说，Tinker 最适合那些愿意深入理解细节、愿意“下探到底层”的人。
随着时间推移，我们会让 Tinker 变得越来越易用，在其之上构建更多工具和更高层的组件。最终的目标是：即使你不是 ML 专家，也可以使用它 。你只需要清楚自己要解决什么业务问题，或者你希望构建什么样的模型，其余的事情可以交给我们提供的软件来完成。
主持人：
未来一年左右，我们可以期待 Thinking Machines 带来什么？有什么可以公开分享的吗？
John Schulman：
你们会在明年看到一些我们自己训练和发布的模型 。同时，在 Tinker 方面，我们也会持续改进：增加更多模型功能，支持多模态训练与输入输出，并显著提升可支持的任务规模。
参考链接：
https://www.youtube.com/watch?v=29BYxvvF1iM
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