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　　我非常幸运地参与了谷歌 DeepMind 过去 10 年的奇妙旅程，在那里我参与了很多令人兴奋的项目，这是我做梦都想不到的：从 AlphaGo 到 AlphaZero 和 MuZero 的传奇；还有很多的应用研究，如 AlphaCode 和 AlphaTensor，以及最近的 Gemini 和 AlphaProof。我相信，那里的团队也将继续创造惊人的成就，我迫不及待地想一探究竟！

　　在 DeepMind 诞生以来的数年中，「Alpha 系列成果」一直是该团队最闪耀的前沿成果。而 Julian Schrittwieser 是这些伟大成就中不可忽视的贡献者。

　　而 AlphaGo Zero 随后被拓展为一个名为 AlphaZero 的程序。2017 年底，DeepMind 正式发表了 AlphaZero，这是一种可以从零开始通过 Self-Play 强化学习在多种任务上达到超越人类水平的算法。该算法经过不到 24 小时的训练后，即可在国际象棋和日本将棋上击败此前业内顶尖的计算机程序（这些程序早已超越人类世界冠军水平），也轻松击败了训练 3 天时间的 AlphaGo Zero。

　　2022 年 10 月，DeepMind 提出了 AlphaTensor，第一个可用于为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且可证明正确的算法的人工智能系统，并揭示了 50 年来在数学领域一个悬而未决的问题，即找到两个矩阵相乘最快方法。AlphaTensor 建立在 AlphaZero 的基础上，展示了 AlphaZero 从用于游戏到首次用于解决未解决的数学问题的一次转变。

　　业内普遍认为，OpenAI o1 运用的技术关键也在于强化学习的搜索与学习机制，这标志着 RL 下 Post-Training Scaling Law 的时代正式到来。正如《The Bitter Lesson》所说，只有搜索和学习这两种学习范式能够随着计算能力的增长无限扩展。强化学习作为这两种学习范式的载体，如何能够在实现可扩展的 RL 学习（Scalable RL Learning）和强化学习扩展法则（RL Scaling Law），将成为进一步突破大模型性能上限的关键途径。

　　这或许就是 Calude 团队招揽 Julian Schrittwieser 的出发点。o1 研发团队在采访中也谈到过，OpenAI 很早就受到 AlphaGo 的启发，意识到了深度强化学习的巨大潜力，并在相关方向投入了大量研究力量。

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