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近期研究表明,人工通用智能(AGI)的发展可能并未如预期那般顺利。尽管投入了更多的资源,像GPT-4这样的大型语言模型(LLMs)却表现出硬件扩展的极限,收益递减的现象。这意味着,随着模型规模的扩大,其性能提升的速度正在放缓。这一趋势可能对我们对于未来人工智能发展的预期产生重要影响。研究者们正在探索新的方法,以突破现有的技术限制,推动AGI的进步。

核心要点

  • AGI发展可能面临硬件扩展的极限
  • GPT-4等大型语言模型收益递减
  • 研究者寻求新技术突破以推动AGI发展

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