GPT之父把AI扔回1930年：没见过一行代码，却「发明」了Python！

你敢信？一个活在95年前的AI，竟写出了Python代码。GPT之父下场，用2600亿Token炼出了一个「老古董」AI。

一个从未见过电脑的AI，竟写出了现代编程语言！

这可不是什么科幻的设定。

就在今天，GPT之父Alec Radford带队发布了震撼全网的「talkie」——

总参数130亿，一个只读过1931年之前旧文献的大模型。

talkie的「世界观」（全部训练数据），被冻结在了1930年12月31日。

那个时代，没有互联网，没有维基百科，更没有任何现代代码。

它读过的最「新」的东西，是近百年前的专利书、科学期刊、礼仪手册和私人书信。

但就是这样一个「活在95年前」的AI，居然能写出Python代码。

没学过编程，

却写出了Python，理解了「逆函数」

talkie最炸裂的发现，藏在一组编程测试里。

Alec Radford团队突发奇想，用HumanEval去测试talkie的编程能力——

给它几个Python函数作为上下文示例，然后让它解决新的编程问题。

要知道，talkie的训练数据中，没有任何一行现代代码。连数字计算机的概念，都不存在于它的「知识体系」中。

但结果令人震惊，通过少样本学习，它竟然能写出正确的Python程序。

虽然目前只能完成简单的单行程序，比如两个数相加，或者对上下文示例做微小修改。

Alec Radford：GPT、CLIP、Whisper背后核心大佬

但其中一个案例让人印象深刻：给定一个旋转密码的编码函数encode_shift，它的逻辑是把每个字母在字母表中向后移动5位。

talkie自己写出了对应的解码函数，整个修改只有一个字符：把+5改成了-5，加号换成了减号。

它真正理解了「逆函数」：加密是加，解密就是减」这个逆运算的概念。

传送门：https://talkie-lm.com/chat

2600亿Token，专喂百年前的纸

Alec Radford团队为什么要费这么大劲，手动OCR近百年前的物理文献，来训练一个「老古董」？

因为他们要回答AI领域最核心的一个问题：LLM的能力，到底是推理，还是背诵？

talkie可以写出Python，证明了——

LLM可以用19世纪的知识做推理，并非只是检索。不得不说，这才是真正意义上的「泛化」！

再来看talkie的训练语料库，可以称得上是一个庞大的「考古工程」。

它的训练语料达到了2600亿token，全部来自1931年之前的英语文本，包括书籍、报纸、期刊、科学论文、美国专利、判例法。

要知道，这么多文本皆需要从实体文档扫描并OCR转录。

而选择1930年作为截止日期，原因很实际：这是美国公共版权法（public domain）的分界线。

不过，这带来了一个意想不到的瓶颈：数据质量。

团队做了一组对照实验：用传统OCR系统转录的旧文本训练模型，和用人工转录的同一批文本训练模型相比，前者的学习效率只有后者的30%。

简单的正则清洗能把这个数字提升到70%，但仍然有巨大的差距。

在评估talkie性能实验中，团队又打造了一个「现代孪生体」（talkie-web-13b-base）。

后者用FineWeb的现代网络数据训练，两款模型用了「相同的算力」。

显而易见，在核心语言理解、数学推理任务上，talkie的表现与现代孪生体相当。

但在通用知识评测上，即使剔除了对1930年视角来说「穿越」的题目，talkie仍然落后。

团队怀疑，这跟数据质量有很大关系。

为此，Radford团队计划从零开始训练「复古OCR系统」，专门用于重新转录1931年前的文本。

用最现代的Claude 4.6

训练最古老的AI

talkie的「后训练」方案也很有意思。

要把一个只读过旧书的「基础模型」变成能对话的聊天机器人，根本没有现成的指令微调的数据可用。

团队的做法是，从1930年之前的结构化参考书中提取指令-回答对：礼仪手册、书信写作指南、菜谱、百科全书、诗歌集。

然后，再用这些「复古教材」做第一轮SFT。

在接下来的RLAIF阶段，团队用在线DPO来提升talkie的指令遵循能力，Claude Sonnet 4.6作为裁判。

一个2026年最先进的AI，给一个「活在」1930年的AI打分。

最终的精调阶段，团队甚至用Claude Opus 4.6生成多轮对话数据，来打磨talkie的对话能力。

训练过程中，Claude对talkie指令遵循能力的评分从2.0提升到了3.4（满分5分）。

最后一步，用Claude Opus 4.6与talkie进行多轮合成对话，再做一轮拒绝采样+SFT，打磨对话能力。

团队也坦承了一个讽刺之处：用现代大模型训练一个本该冻结在1930年的模型，本身就是一种「时间污染」。

他们的长期目标是用复古基座模型自身作为裁判，实现完全「自举式」的后训练流水线。

值得一提的是，talkie的7B版本在RL训练后出现了一个搞笑的副作用——

它开始用列表体说话，纯属是被现代AI的「坏习惯」传染了。

AI界最干净的一次「开卷考试」

研究团队还做了另一个有趣的实验。

他们从《纽约时报》的「历史上的今天」栏目中提取了近5000条历史事件描述，计算talkie对每条事件的「惊讶度」。

结果非常清晰，1930年之前的事件，talkie不太惊讶。1930年之后的事件，惊讶度开始攀升。

到了1950年代和1960年代达到峰值，然后趋于平稳。

这条曲线本身就是一个关于预测能力的实验。随着模型规模增大，这条曲线会怎么变化？

谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis曾提出一个思想实验——

一个只训练到1911年的模型，能不能像爱因斯坦在1915年那样独立发现广义相对论？

talkie目前当然做不到。但它提供了一条路径，往上Scale就行了。

今夏扩展到GPT-3级别

talkie目前是130亿参数，团队的路线图相当激进——

今年夏天，发布GPT-3级别的复古模型。

更远期的目标：将语料扩展到超过一万亿token，理论上足够训练一个GPT-3.5级别的模型，能力接近初代ChatGPT。

一个冻结在1930年的ChatGPT。

参考资料：

https://x.com/status_effects/status/2048878495539843211?s=20

https://talkie-lm.com/introducing-talkie

文章来源：新智元。