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卡帕西合计，现时业界对东说念主工智能的智能水平存在高估风景。他指出现金万博manbext网页版登录app平台，尽管大言语模子（LLM）在畴昔几年取得了权贵弘扬，但距离“在职意岗亭上皆比东说念主类更优秀”的盘算仍有多数责任要作念。他例如称，自动驾驶期间之是以花消如斯永恒间才取得冲突，恰是因为这些挑战的复杂性。
在说明达成AGI的贵重时，卡帕西提到强化学习的局限性。他坚定化学习比作“通过吸管吸取监督”，指出模子在尝试数百种措施后，仅能取得一个“对错”信号，而这个信号会被播送到收效旅途的每一步，包括那些老到运说念的子虚要领。这种机制导致模子可能将子虚的推理经过强化为“正确措施”。
他还提到一个纰缪的例子：某个数学模子倏得开动得满分，看似“责罚了数知识题”，但仔细查验后发现，模子输出的十足是空话连篇，却骗过了LLM评判者。这显现了用LLM作念评判的漏洞——它们容易被叛逆样本报复。
关于AGI的达成旅途，卡帕西永恒看好“智能阵势交互”，但看空“传统强化学习”。他合计，文本数据和监督微调的对话对不会灭绝，但在强化学习时间，环境将成为主角。环境让LLM有契机实在进行互动，采选行为并不雅察截止，从而提供比统计众人效法更好的锻练和评估神气。然而，现时的中枢问题是需要多数各种化且高质料的环境集四肢LLM的练习对象。
张开剩余51%在谈及LLM的畴昔时，卡帕西见地剥离或“加阻尼”LLM的顾忌，迫使它们减少死记硬背，多作念详尽与移动。他设思“领略中枢”四肢LLM个东说念主筹画的中枢，支持原生多模态输入输出，遴荐套娃式架构，并在测试时天真退换能力大小。他还提到诞生端微调LoRA插槽，用于及时锻练、个性化和定制化。
关于AI编程助手的发展，卡帕西倾向于“互助式中间态”。他薄情以东说念主脑能处理的“块”为单元迭代，让模子说明我方的推理经过，主动援用API或尺度文档自证正确，并在不笃定时向东说念主类乞助。他合计，这种严慎、多疑的气魄有助于幸免“代码池沼”和安全风险的扩大。
卡帕西还指出，百行万企中哪些岗亭更易被自动化，取决于输入输出是否尺度化、子虚代价是否可控、是否有客不雅标注与可考据性，以及是否存在高频一样决议回路。以辐射科为例，东说念主机互补络续优先于十足替代——将模子四肢第二读片者或质控器，反而能训导举座质料与成果。
在训导边界，卡帕西见地更早、更系统地考验物理。他合计，物理学科能培养建模、量纲、守恒、类似与推理的能力，将可筹画的天下不雅植入学生大脑。他以致将物理学家比作“智识的胚胎干细胞”，并磋议围绕这一主题撰写长文。
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