AI推理效率将提升但不会通向通用超级智能

AI研究者和投资者Nathan Lambert称，未来几年AI模型在推理效率和基础设施方面将取得快速进展，但这不会通向通用超级智能。 他认为，模型智能的有效成本将呈近似指数级下降，当前训练和推理的指标（如每秒每GPU的token数）可通过优化大幅改善，但模型在本质上不会变得与当前完全不同。 Meta的Muse智能体被视为这一趋势的早期信号，预计未来将出现更多类似体验，可能推动跨学科科学发现的加速。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。