Howardism | Turn-Based Interface Bottleneck

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Thinking Machines Lab 對於當前 AI 介面為何限制協作的框架論述：回合制介面是人類與模型之間的頻寬瓶頸。這正是 Interaction Models 旨在消融的問題。

AI 實驗室過度優化自主性。 實驗室將自主能力視為模型最重要的特性；因此，當今的模型與介面「並未針對人類持續參與迴路進行優化」。但在大多數實際工作中，使用者無法事先完整指定需求然後離開——好的結果來自於反覆澄清與回饋的協作迴路。
人類被介面排擠，而非被工作本身排擠。「人類越來越被排擠，不是因為工作不需要他們，而是因為介面沒有容納他們的空間。」解決方法是讓人們與 AI 協作的方式，如同他們與其他人協作一樣：傳訊息、說話、聆聽、觀看、展示、插話——模型也做同樣的事。

當今的模型「以單一執行緒體驗現實」：

這個狹窄的通道限制了人的知識、意圖和判斷能傳達給模型的量，也限制了模型的工作對人類的可讀性。類比：「試圖透過電子郵件而非面對面來解決一個關鍵分歧。」

現有的即時系統透過外掛機制來附加互動性——VAD（語音活動偵測）、輪次邊界預測、對話狀態機——這些元件「智慧程度明顯低於模型本身」。這個外掛機制排除了整類互動模式：

The Bitter Lesson 指出這些手工打造的系統會被通用能力的成長所超越 → 解決之道是讓互動性成為模型原生能力（見 Time-Aligned Micro-Turns）。