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有300亿美元也未必“再造GPT-4”？NUS尤洋最新长文：拆穿AI增长瓶颈的真相
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原文中文，约3400字，阅读约需8分钟。
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内容提要
尤洋教授指出，AI智能增长面临瓶颈，尽管算力在提升，但转化效率却在下降。智能的核心在于预测能力，未来需探索更高效的计算方式，以实现算力与智能的有效转化。
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关键要点
- AI智能增长面临瓶颈，算力提升但转化效率下降。
- 智能的核心在于预测能力，而非解释能力。
- 预训练、微调和强化学习本质上是算力使用策略。
- Transformer架构与GPU硬件高度匹配，推动了智能的快速进化。
- 算力增长与智能增长之间的映射关系开始松动。
- 未来需要探索更高效的计算方式以实现算力与智能的有效转化。
- 计算开销与通信开销的比值必须维持或提升，以换取更多智能。
- 智能的进一步增长空间仍未到达极限，只要找到更高效的计算组织方式。
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