前沿模型并不像Navier-Stokes解决方案所暗示的那么好

我总体上对AI持乐观态度，但最近围绕Navier-Stokes证明公告的炒作曲解了前沿模型的实际地位。是的，像Lean这样的AI形式化工具已经进步，看到模型协助人类数学家取得真正的突破确实令人印象深刻。但声称核心模型本身达到了人类水平的数学才华，忽略了幕后实际发生的事情。这不是一个超级聪明的AI灵光一现。它需要10,000个并发代理运行88小时，交换270万条消息，并消耗大约1300亿个令牌。如果你现在直接与一个前沿LLM对话，它不会原生地提供这类洞察。这里发生的事情并不是基本推理能力的飞跃；而是工业规模的树搜索。协调框架启动了一个巨大的并行循环网络，以某种方式暴力探索可能性、修剪死胡同，并交叉授粉那些没有失败的少数分支。这是大规模计算基础设施、自动化验证和集群协调的胜利——而不是基础神经网络拥有人类水平领域直觉的指标。任何认为AI不会继续改进的人都对发展轨迹视而不见。但是我们需要将代理规模与模型智能区分开来。将一个世纪的并行人类工作时间投入到一个问题上，直到数学在Lean中编译成功，这不是AGI；这只是应用于自动化搜索空间的原始计算能力。编辑 当我说暴力时，我并不是字面意思，因为AI确实具有某种形式的智能，这是显而易见的，只是没有达到这些模型能解决千年问题的水平。