@FinanceYF5: 3/ 过去 7 个月里，模型一直在解决数学家此前未能攻克的开放 Erdős 问题。 在旧金山，所谓“时间线很长”，也不过是认为 AGI 还要 10 年才会到来。 行业对变化速度的预期，已经远超大多数人的想象。

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摘要

过去 7 个月里 AI 模型持续解决数学家未能攻克的开放 Erdős 问题，旧金山业界对 AGI 到来时间的预期已缩短至 10 年，整体变化速度远超多数人想象。

3/ 过去 7 个月里，模型一直在解决数学家此前未能攻克的开放 Erdős 问题。 在旧金山，所谓“时间线很长”，也不过是认为 AGI 还要 10 年才会到来。 行业对变化速度的预期，已经远超大多数人的想象。
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缓存时间: 2026/10/19 15:27

3/ 过去 7 个月里，模型一直在解决数学家此前未能攻克的开放 Erdős 问题。

在旧金山，所谓“时间线很长”，也不过是认为 AGI 还要 10 年才会到来。

行业对变化速度的预期，已经远超大多数人的想象。

1/ 一位 Anthropic 研究员对满屋的博士生说：

“你们原本规划的职业道路，已经不存在了。”

这场演讲名为《人类世的终结》，其中的数据很残酷。👇

2/ 过去十年，训练 AI 模型所用的算力增长了 1000 万倍。

与此同时，AI 能独立完成的任务时长，每隔几个月就会翻倍。

模型正在从回答问题，走向独立完成越来越长的工作。

3/ Over the past 7 months, the model has been solving open Erdős problems that mathematicians had previously failed to crack.

In San Francisco, the so-called “long timeline”—which amounts to believing AGI is still 10 years away—prevails.

The industry’s expectations for the pace of change have far exceeded most people’s imaginations.

4/ 他的预测是：

2030 年的算力，将达到 2025 年的 1 万倍。

如果这个判断成立，现在看到的一切仍只是指数增长的起点。

5/ 他给学生的前两条建议：

  1. 每天使用 AI。只要站在指数曲线上，就不会被它甩下。

  2. 选择那些会随着算力增长而变得更有价值的项目。其他问题可能在你完成前就已被解决。

6/ 第三条建议是：不要再把职业生涯当成一条稳定不变的路线来规划。

所谓“安全选项”已经无法提供安全，因为它已经不存在了。

最后一句话概括了整场演讲：

“写作就是思考。如果把写作外包出去，也等于把思考外包出去。”

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