@petergostev: 当前数学领域发生的事情，将会发生在任何具有可验证问题和高价值回报的硬科技行业。……

当前数学领域发生的事情，将会发生在任何具有可验证问题和高价值回报的硬科技行业。以微芯片设计、核能或数百个其他有价值的工业过程为例，将一个由10,000个代理组成的集群指向目标。 一旦我们看到一家芯片公司花费10亿或100亿美元设计其最新芯片，从而为他们带来1000亿美元的收益，那么花费2500万美元推断来解决一个千禧年问题将显得过时——为什么不呢？归根结底，这都是投资回报率。 会有一些公司认识到这一点，并在其领域利用超级智能模型做一些难以置信的事情。如果一个问题具有合适的形态并有价值，只要投资回报率为正，就没有理由在任何数量的令牌上停止。 可能会有很多公司被淘汰，因为他们认为'使用AI'就是在他们的文档上微调一个700亿参数模型；而他们的竞争对手将花费100亿美元来构建一个神级版本，无论他们在做什么。 对我来说，这是超级智能出现的一种合理方式。模型可能仍然不擅长成为好作家或具有文化相关性，甚至对就业市场产生多大影响，但它们可能会利用其独特性，乘以巨大的投资，以我们无法想象的方式发挥作用。