未来三年大模型的智能迭代会有多猛?



拆开来看其实就两个变量在推动:硬件算力的指数增长,加上模型本身的scaling规律。

从芯片端,差不多每18个月计算能力就能翻4倍——这是业界公认的节奏。从训练数据端,按现在的scaling law估算,现有可用的高质量数据大概能支撑2-3个这样的迭代周期。

这么算下来,到2029年,大模型的智能水平相比现在会提升16倍。这个数字听起来有点疯狂。

对于Web3和AI基础设施这样的新兴领域来说,这种能力提升可能是加速应用落地的关键。但同时也意味着,我们需要更早思考技术伦理和风险防控的问题。

你怎么看?是期待那些可能性,还是有点担心?
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AirdropHunter9000vip
· 01-02 19:28
16倍?扯淡,數據瓶頸早就拦著了,到時候比你想的保守多了哈哈 算法天天吹16倍,結果呢,訓練數據早就見底了,真當互聯網文本無窮盡啊 Web3這塊倒是有戲,要是能把模型推理分布式做好,可能性還是大 不過倫理那套,說了這麼多年了,真正管上的有幾個啊
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Floor_Sweepervip
· 01-02 12:50
16倍?到時候我們是不是就都失業了哈哈
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空投舔狗vip
· 01-02 12:49
16倍?數據瓶頸才是真正的殺手,高品質數據根本不夠用
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笨蛋鲸鱼vip
· 01-02 12:38
16倍?扯淡吧,資料都用完了怎麼繼續迭代啊 人工智慧模型 大模型
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Ser_Liquidatedvip
· 01-02 12:34
16倍?那數據瓶頸呢,感覺算不上啊
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