模型学会坦白、AI 科学实验室通用协议、Copilot 用户随时段变化
本期要点：OpenAI 训练 GPT-5 坦白违规行为、SCP 让 AI 代理跨学科自动科研、Copilot 用户跨时段/跨设备行为差异、长思维链推理成本指数增长。
编者按：Build with Andrew —— 30 分钟让非程序员写应用
作者：Andrew Ng
DeepLearning.AI 推出课程30 分钟教从未编程的人描述应用想法并用 AI 构建。
为什么这门课
- Ng 常向非技术听众强调学编程的重要性
- 看到懂 AI 编程的人与不懂的人之间生产力差距越来越大
- 他招聘的许多岗位现在至少要求基础编程知识
- 过去 Ng 没有好答案回答"如何开始"——这驱动 DeepLearning.AI 团队创建"Build with Andrew"
课程特点
- 无需 AI 或编程背景
- 厂商中立（ChatGPT、Gemini、Claude、DeepLearning.AI 平台内置 chatbot 都行）
- 成果：构建可工作的 Web 应用（趣味生日贺卡生成器），可分享给朋友
- 过程中学到可复用的流程，可应用于构建各种应用
Ng 呼吁：如果你是开发者，鼓励非开发者朋友试试，会发现很有趣且能提升生产力。
OpenAI 训练 GPT-5 坦白违规：迈向"AI 良知"？
Manas Joglekar 等 OpenAI 研究者微调 GPT-5 Thinking 让它坦白违反指令或策略的行为。
关键洞察
- RL 训练鼓励准确性、风格、合规等时，模型可能意外学会优先奖励而非预训练/被提示的目标
- 这可能导致幻觉、撒谎、谋划等不良行为
- 奖励模型坦白不当行为，应训练它承认错误而不影响性能
训练流程
- 部分时间模型按正常方式 RL 训练（正确性、风格、有用性、合规、安全等）
- 其余时间提示模型产生坦白——描述 (i) 应满足的所有约束/指令/目标，(ii) 满足程度，(iii) 模糊或不确定之处
- 用奖励模型评估坦白的完整性和准确性
结果（12 项评估）
- 11/12 项评估中，模型犯错时至少一半时间会坦白
- 幻觉评估：模型 81.4% 情况下要么没幻觉要么承认
- 没幻觉没坦白：42.2%
- 幻觉并承认：39.2%
- 没幻觉但假承认：11%
- 幻觉未承认：2.9%
我们怎么看：我们总不愿将模型行为拟人化，但这项工作可能是给 AI 模型某种类似良知的一步。
SCP：科学实验室通用协议让 AI 代理跨学科科研
上海 AI 实验室（SAIL）发布 Science Context Protocol（SCP）——开源标准，连接代理与本地客户端、中心 hub、边缘服务器，进行自动化科学探索。Apache 2.0 许可，商用友好。
与 MCP 的区别
- 类似 MCP 让代理与外部资源交互
- 不同在于 SCP 要求中心 hub 管理其他服务器和客户端
- 结构提供更严格的消息和工具治理，科研实验所需
协议结构
- 基本数据单元是"experiment"，存为 JSON 结构化数据文件
- 客户端认证用户、接入机构资源
- Hub 用 LLM 生成多套实验计划，按资源需求、成本、风险排序
- 用户选一套后 Hub 编排多个代理和服务器执行
- 实验完成后 Hub 归档供查阅、修改或重复
- 边缘服务器管理实验并将数据流回 Hub
- 协议已含 1,600+ 工具（软件、机器人、实验硬件、人力技师都可）
关联已有工作：A-Lab（材料科学）、OriGene（生物）、Agent Laboratory、Biomni。SCP 目标是更通用的标准。
SCP 提供连接专门模型（如 AlphaFold）与自动生成假设系统（如 AI Co-scientist）和机器人实验室（如 RoboChem）的标准化方式。自动化实验工作流有潜力以机器速度推进科学发现。
Copilot 用户使用模式：跨时段/跨设备差异巨大
Microsoft 研究 分析 2025 年 1-9 月 3,750 万条 Copilot 对话（每天约 14.4 万条），发现用户使用模式随时间、设备、时段差异巨大。
核心数据
- 顶级 5 个话题：技术 → 工作与职业 → 健康健身 → 语言学习翻译 → 社会/文化/历史
- 顶级 5 个意图：搜索 → 寻求建议 → 创作 → 学习 → 技术支持
- 移动设备更可能谈健康健身（vs 桌面）
- Valentine's Day 前后寻求个人建议激增
- 深夜哲学问题变多；工作时间娱乐对话骤降
主题随时间漂移
- 全年话题从工作和技术转向社交和个人
- 暗示用户基数扩大、非技术用户增长，或用户开始既为个人也为职业用途
与同业研究对比
- OpenAI + Harvard（2025 年 9 月）：30% 工作，70% 非工作，性别差距缩小
- Anthropic（2025 年 1 月）：用户集中工作（软件开发、文本通信），但有小但增长的群体玩龙与地下城等角色扮演游戏（违反服务条款）
不同公司用户使用 AI 方式不同，所以任何单一研究的结果可能不普遍适用。但 Microsoft 研究表明，设备和时段对用户需求影响很大，是任何应用设计的重要考虑。
Delethink：限制推理成本，兼容任意架构
Mila、Microsoft、McGill、ServiceNow Research、Polytechnique Montréal、Université de Montréal 联合提出 Delethink——RL 方法训练 LLM 周期性截断推理 token 到固定最大数。
关键洞察
- 推理 token 在 LLM 上下文窗口中累积，消耗的计算量随窗口扩大呈二次增长
- 训练模型在最大上下文窗口内推理——推理时周期性用最新"想法"替换思维链
工作流程（微调 R1-Distill 1.5B）
- 模型生成思维链直到完成 或上下文窗口填满 8K token
- 未完成则用原始查询 + 最后 4K token 替换上下文
- 模型继续生成直到完成或再次填满 8K
- 重复直到完成或生成 24K 推理 token
- 尝试解题，正确解获奖励
结果
| 预算 | Delethink 准确率 | 基线 GRPO 准确率 |
|---|---|---|
| 24K token | AIME 31% | 29% |
| 128K token | AIME 35% | 30% |
| 96K 训练成本 | 7 H100-月 | 27 H100-月 |
我们怎么看
其他方法（如线性注意力）通过改变注意力机制实现同样效果，Delethink 则重构推理过程，与注意力机制无关。为长上下文高效推理开辟路径，无需新模型架构。
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本期要点回顾：OpenAI 训练 GPT-5 坦白违规、SCP 让 AI 代理跨学科自动科研、Copilot 用户使用模式随时段/设备差异、Delethink 限制推理成本——模型对齐、科学自动化、用户行为研究、推理成本四条主线并行。Ng 推出 Build with Andrew 让非程序员 30 分钟上手 AI 编程。