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内容来源：璇泰初网络所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

seo怎么集群

LLM 缩放的极限在哪里？Dario Amodei 的回答是我听过最有逻辑和层次清晰的，Lex Fridman 最新五个小时的播客，采访了 Anthropic CEO 还有其团队，信息密度极高，强烈推荐𐟑€ Dario 对 LLM Scaling 限制的基本立场是 - 他认为在人类水平以下不存在明显的上限/天花板； - 不同领域可能存在不同的上限：例如他熟悉的生物学领域，可能还有很大提升空间；在物理材料、人际冲突等领域可能接近人类水平就是极限； 1、潜在的限制因素包括 a）数据限制：互联网数据量有限，且存在质量问题，例如重复、SEO 还有接下来 AI 生成的同质化等等 - 可能的解决方案包括合成数据生成； - 自我对弈学习（类似 AlphaGo Zero）； - 思维链（chain of thought）和自我反思的方式合成推理数据，例如 OpenAI o1； b）计算资源限制：当前前沿模型公司投入规模约 10 亿美元量级，但很快就会扩大规模 - 2025年：几十亿美元，例如 xAI 的集群 - 2026年：超过百亿美元 - 2027年：可能达到千亿美元规模，后面再扩大就存在经济效益递减的问题了，Dario 预计 AGI（全面超过人类专家水平的 AI）的时间点就在 2027 年； C）人类社会限制：某些领域的限制可能来自人类社会体系，如药物开发的临床试验系统 2、现在前沿模型都在主攻软件任务，而且发展迅速： - SWE-bench（软件工程任务）从年初的 3-4% 提升到目前的 50%； - 预计一年内可能达到 90%；如果当前趋势延续，几年内可能在某些专业领域超越人类水平； — Dario 提到的我很有感悟的两个方面： "My strong instinct would be that there's no ceiling below the level of humans. We humans are able to understand these various patterns." 我强烈的直觉是，在人类水平以下不存在上限，我们人类能够理解这些各种各样的模式。言下之意，AI 完全能学会这些模式； "If I look at an area like biology... you have whole departments of folks trying to study the immune system or metabolic pathways, and each person understands only a tiny bit, a part of it, specializes. And they're struggling to combine their knowledge with that of other humans." 当我看看生物学领域 ... 你会发现整个系里的人都在研究免疫系统或代谢通路，而每个人只理解其中很小的一部分，都是专门化的，他们还在努力将自己的知识与其他人的知识结合起来。但 AI 具有全局视角，可以同时处理和关联大量信息；能跨领域整合，不受限于单一专业背景；无偏见关联，可以发现人类可能忽视的关系模式。AI 可以同时追踪多个研究路径，并且能够模拟和分析复杂的生物系统。。。这个观察揭示了一个重要趋势：AI 不仅是研究工具，更可能改变科研范式；未来的突破可能来自 AI 对复杂系统的整体性理解；AI 可能帮助打破现有研究中的"专业孤岛”𐟤”indigo的微博视频

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