佯装有名堂 (@Dabble) 在 [转载]- AGI 是工程问题,非模型训练 (见解好文) 中发帖
前言:来自一个博主写的博文,个人认为是这几个年月来,最有价值的一篇,所以稍微翻译 分享在这(有能力建议 自己阅读下原文)
这篇文章很符合本人的直觉,对 AI 或 LLM 未来的预测,差不多就是本文提到的,搭建系统工程 + 不确定性做轴心 + 多模型分工
文章链接:[link]( AGI is an Engineering Problem )
通往AGI的关键不是模型,而是工程
我们的人工智能发展,已经到了一个拐点。过去大家都相信:只要把模型越做越大,能力就会一直提升——这就是所谓的“扩展定律”(scaling laws)。但现在这条路走不动了,越往后,进步越难,花的钱却越来越多。
像 GPT-5、Claude 和 Gemini 这些模型,确实厉害,代表了当前 AI 的顶尖水平。但它们的能力已经接近“天花板”,再靠堆算力、扩参数也突破不了。
通往 人工通用智能(AGI)的道路,不...