导读
井字棋也能难住大模型？
你没听错，就是那个三岁小孩都能赢的人工智能——井字棋（Tic-Tac-Toe），最近居然在一场公开挑战中“翻车”了。事情发生在上周五的一场线上技术交流会上，一位自称是AI爱好者的开发者发布了一段视频：他在用某个开源大语言模型玩井字棋时，发现模型在多个回合后依然重复犯同样的错误。
这段视频迅速在推特和Reddit上炸锅，不少网友开始尝试复现，并将矛头指向了一些主流大模型。更令人惊讶的是，有人直接@了Andrej Karpathy（卡帕西），这位前特斯拉AI总监、现任OpenAI董事会成员，结果他不仅回复了，还亲自下场测试。
卡帕西是谁？他为啥要挑战OpenAI？
Andrej Karpathy，可以说是AI圈里的一面旗帜。他是深度学习领域的先锋人物之一，早年在斯坦福大学任教，并参与设计了CS231n课程（全球最受欢迎的计算机视觉课程之一）。后来加入特斯拉，主导其自动驾驶系统开发，2023年正式宣布加盟OpenAI。
这次他之所以亲自下场测试，是因为那段视频引发了一个更深层的问题：为什么拥有千亿参数的大模型，在如此简单的逻辑任务面前也会出错？这不仅仅是技术问题，更是对当前AI架构是否真正具备“推理能力”的一次质疑。
卡帕西在他的Twitter上写道：“如果一个模型连井字棋这种确定性极强的任务都搞不定，那我们如何相信它能在现实世界中做出可靠的决策？”
“如果一个模型连井字棋这种确定性极强的任务都搞不定，那我们如何相信它能在现实世界中做出可靠的决策？” —— Andrej Karpathy
OpenAI的回应与GPT-4.5背后的秘密
面对卡帕西的公开质疑，OpenAI方面并没有沉默。Dylan Hunn，一位OpenAI员工，在GitHub Issues上回应称：“目前版本的GPT系列模型主要训练于自然语言理解和生成任务，而非博弈类逻辑推理。”
但更有趣的是，有内部消息透露，Kai Chen——这位曾主导GPT-4.5关键训练阶段的研究员，近期也在团队内部提出过类似问题。她认为，现有的大模型虽然在语言层面表现优异，但在处理符号逻辑和结构化推理方面仍存在明显短板。
GPT-4.5正是在这个背景下诞生的产物，它引入了更多强化学习机制来提升模型的推理稳定性。不过，这些改进还远未达到“人类级”的水平。
AI范式正在悄然改变
其实不止是井字棋问题暴露了当前AI系统的局限性。从技术角度看，整个行业正在经历一次范式的转变。
过去几年，我们一直依赖的是预训练加微调的模式，也就是所谓的Scaling Law——模型越大，效果越好。但随着算力成本的上升和边际效益递减，这条路已经走到了瓶颈。
现在，包括OpenAI在内的多家公司都在转向基于强化学习的新范式。比如在o3模型的研发过程中，OpenAI就首次验证了“推理链+策略优化”的新路线，这也被认为是迈向更通用智能的关键一步。
简单来说，就是让AI不只是“记住”答案，而是学会“思考”问题。
国产大模型：Kimi的突围之路
与此同时，国内的AI战场也风起云涌。尤其是在C端市场，用户选择面相对有限的情况下，Kimi凭借一项创新技术杀出重围——“无限上下文窗口”。
这项技术听起来很玄乎，其实就是让模型能够一次性处理非常长的文本内容，甚至可以理解为“一口气读完整本书”。清华、北大等高校已经开始将其应用到教育场景中，用来辅助学生做论文分析和资料整理。
更重要的是，Kimi的背后是月之暗面这家创业公司，他们没有像其他厂商那样一味追求模型体积，而是在实际应用场景中打磨产品，这也为国产大模型的发展提供了一个新思路。
结语：一场关于未来方向的较量
回到最初的问题：为什么连井字棋都难不倒人类，却能难住AI？这背后其实是整个AI行业对未来方向的分歧。
一边是以OpenAI为代表的“强化学习派”，主张通过策略优化提升推理能力；另一边则是以马斯克为首的xAI团队，强调模型必须具备自我演化的能力，才能真正逼近人类智慧。
这场较量才刚刚开始，谁会是最后的赢家？也许，答案并不重要，重要的是，我们正在见证AI历史上最激动人心的时代。
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