- 前OpenAI聯合創始人和首席科學家、GPT的關鍵締造者伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever），在最近的深度訪談中揭開了當前AI研究最刺痛的真相：Scaling Law這條路還能繼續走，但絕不會通向AGI。他還指出，今天的模型再強，泛化能力也遠遠配不上其參數量和Benchmark的分數，甚至遠遜于人類。這次訪談最為關注的論點是，Ilya認為目前主流的路線已經明顯遇到瓶頸，AI的擴展（Scaling）時代已經終結。其實在NeurIPS 2024上，他就曾預言“預訓練的終結”，但這一次他更加明確：我
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AI AGI Scaling 預訓練
- 當下，人工智能領域正經歷著深刻變革。曾經憑借 Scaling Law，通過不斷擴充模型規模、數據量以提升基礎模型性能的訓練模式，其“性價比”卻在持續下滑。在這一困局之下，科研人員紛紛將目光投向新方向，后訓練與特定場景的 Scaling law 成為熱門探索點。強化學習在模型的后訓練和推理過程中，能夠助力其更好地適應特定場景和任務，展現出強大效能，深度契合特定場景與任務需求。在業界愈漸關注特定場景，進一步強化訓練大模型的趨勢下，AI + 云網安服務商第一線 DYXnet 也憑借其針對多場景的深刻理解，打造了
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