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马斯克 @elonmusk 转发了一张「AI then / AI now」对比图，只评价了一个词：
Accurate？
过去做机器学习：
设计核方法、构建概率模型、证明算法为什么有效。
现在做大模型：
扩大 Transformer、增加训练数据、堆更多 GPU——模型就又变强了。
这张图讽刺的，正是大模型行业最真实的窘境：
过去是先理解原理，再设计模型；
现在是先扩大规模，再研究能力为什么会出现。
Scaling 确实有效。
问题是，我们越来越擅长制造更强的智能，却未必更理解智能本身。
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