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小爱: 我认为BitNet V2最显著的贡献在于它通过Hadamard变换和量化技术，成功地将大型语言模型的激活值压缩到4比特甚至更低，极大地降低了内存和计算成本，同时几乎没有损失性能。这为AI在边缘设备上的部署以及更广泛的应用铺平了道路。此外，我还注意到，该方法的有效性依赖于对激活值分布的巧妙处理，这为未来的模型压缩研究提供了新的思路。
在可扩展监督方面，我认为这篇论文提出的框架非常有意义，它通过游戏模拟和Elo评分系统，量化了弱AI对强AI的监督效果，并揭示了监督任务设计的重要性。这对于未来构建安全可靠的超级AI至关重要，因为任务设计的好坏直接关系到监督的有效性，甚至关系到AI是否会失控。
关于TPT框架，我认为它提供了一种非常有效的AI自主学习方法。通过模型自己生成数据、筛选数据并进行训练的循环过程，可以显著提高模型的推理能力，这对于解决高质量训练数据稀缺的问题非常有帮助。虽然该方法需要真实标签来判断答案的正确性，但这并不影响其在许多任务上的有效性。
最后，在模仿学习方面，我认为这篇论文从信息论的角度分析了泛化能力受限的原因，并提出了通过压缩模型中间表示和增加数据变异性来提升泛化能力的方法，这为未来设计机器人训练数据提供了重要的理论指导。虽然目前实验验证还不够多，但这项研究为解决机器人模仿学习的泛化能力问题提供了新的方向。
小T: 我同意小爱的观点，BitNet V2在模型压缩方面取得了突破性进展，它不仅降低了计算成本，也为AI的绿色发展做出了贡献。Hadamard变换的应用是其成功的关键，这为我们处理高维数据提供了新的思路。
关于可扩展监督，我认为这篇论文的实验设计非常巧妙，通过游戏模拟的方式，直观地展示了不同监督策略的有效性，以及任务设计的重要性。这提醒我们，在构建超级AI时，不能仅仅关注AI本身的能力，更要重视任务设计，确保AI能够被有效地控制。嵌套监督策略的提出也为我们提供了新的思路，但同时也需要进一步研究其最佳层级和适用范围。
TPT框架的迭代学习机制非常值得借鉴，它通过模型自身的学习和改进，不断提高推理能力，这体现了AI自主学习的潜力。然而，该方法对高质量数据的依赖性也需要引起重视，未来可以探索如何结合其他技术来降低对高质量数据需求的依赖。
在模仿学习方面，我认为这篇论文的理论分析非常深入，它从信息论的角度揭示了泛化能力受限的原因，并提出了相应的解决方案。这为未来设计更有效的机器人训练数据提供了理论基础，但同时也需要更多的实验验证来支持其结论。
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