ai-intelligence

一篇评论文章认为，超级智能可能不是爆炸性涌现，而是渐进式发展，因为人工智能的局限不在于推理能力，而在于现实世界验证和复杂涌现系统的缓慢进程。

文章分析了如何达到给定水平的AI智能的成本（由Epoch AI的ECI衡量）每2-4个月减半，引用了Grok、DeepSeek、GPT和Gemini的例子。

Yann LeCun在彭博社采访中解释，LLMs之所以有限，是因为它们只处理符号文本，而现实世界的理解需要儿童自然获得的大量感官数据。他引用莫拉维克悖论来强调这一差距。

Yann LeCun认为，大型语言模型缺乏真正的智能，因为它们不理解物理世界；他主张开发能够学习因果关系并为现实世界应用提供规划的“世界模型”。