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有媒体认为这是当前预训练Scaling Law局限性的证据。就在不久前,更多算力(包括数据、GPU等),意味着更大规模的模型。而模型规模越大,性能越好。然而,随着每一代模型的推出,性能提升的幅度逐渐缩小,这也促使AI公司另寻他法,出奇制胜。


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但AI不同,AI爆发的速度太快,以至于大多数人并没有做好准备。同时,AI对传统岗位的冲击又是大面积的、彻底的替代。因此得与失之间,矛盾才显得如此尖锐。


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