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Scaling已死吓坏硅谷，Ilya紧急辟谣！游戏介绍

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Scaling已死吓坏硅谷，Ilya紧急辟谣！下载方式:

①通过浏览器下载

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②使用自带的软件商店

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③使用下载资源

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Scaling已死吓坏硅谷，Ilya紧急辟谣！安装步骤:

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🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用Scaling已死吓坏硅谷，Ilya紧急辟谣！软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动Scaling已死吓坏硅谷，Ilya紧急辟谣！软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

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　　吕布也没说

> 厂商新闻《Scaling已死吓坏硅谷，Ilya紧急辟谣！》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-30 11:08

• 编辑:CN




新智元报道

编辑：元宇 好困

【新智元导读】通往AGI的路上，只靠「大」已经不够了，我们正站在寻找「下一把钥匙」的十字路口。

过去5年，全世界都在信奉「大力出奇迹」（Scaling Law）。

即Ilya Sutskever所说的「扩展时代」（Age of Scaling）。

想要AI更聪明？那就喂更多的数据，堆更多的算力，把模型做得更大。

事实证明，这个办法极其有效。

但就在最近，Ilya却突然说：单纯的「大力」，可能再也出不了那种「奇迹」了！

哪怕你现在拥有比以前多100倍的资源，也未必能像以前那样看到AI的能力产生质的飞跃。





我们正从Scaling时代，走向研究时代

这番话一出，AI圈直接炸锅。

网上纷纷开始传：「完了，Scaling要终结了！」




就在昨天，Ilya赶紧出来做了一个非常关键的澄清——

扩展（Scaling）确实还能带来进步，它没有停滞。

但是，即便我们继续扩大规模，有些至关重要的东西，依然是缺失的。




德扑之父Noam Brown，第一时间就转了Ilya的帖子。

他认为，如今的社交媒体往往会把AI辩论简化成两种夸张的刻板印象：

（A）怀疑派，认为大语言模型没戏，AI纯属炒作。

（B）狂热派，认为完事已经具备，ASI指日可待。

但如果抛开那些标题党，去看看顶尖研究人员实际上说了什么，就会发现他们的观点有着惊人的共识：

1. 光靠现在的技术范式，就足以给经济和社会带来巨大的冲击，即使没有进一步的突破；

2. 要搞定AGI/ASI，还需要更多的研究突破（「持续学习」和「样本效率」就是研究人员常提的两个例子）；

3. 我们很可能在20年内搞定这些问题，并实现目标：

Demis Hassabis说也许5-10年

François Chollet最近说大概5年

Sam Altman说ASI可能在几千天之内到来

Yann LeCun说大约10年

Ilya Sutskever说5-20年

Dario Amodei最乐观，认为可能2年内就行，不过他也承认可能要久点

换句话说没人觉得ASI是天方夜谭，或者得等100多年才能实现。

其中的分歧主要在于那些「突破」会是什么，以及它们来得会有多快。




对此，图灵奖得主Yann LeCun表示完全赞同。




如何补上「重要的东西」？

那么问题来了，Ilya所说的「重要的东西」，又是什么呢？










情绪价值函数

从Ilya此前的播客对话中，或许我们也可以得出一些有关「重要的东西」的线索。

他在对话中谈到了一个问题：

人类的「天赋」是什么？为什么比模型泛化更强？

在对话中，有一段核心观点非常发人深省——

人类的学习能力，不仅仅来自经验，还来自自进化硬编码的「价值函数」。

Ilya表示，科学家们曾发现，一个因为脑损伤失去情绪能力的人，智力没变、语言没变、逻辑没变，却变得极其不会做决定。

甚至，连穿袜子都要想半天。

也就是说，情绪并不是「多余的噪音」，而是决策系统的一部分。

这让我们不得不重新思考：人类与生俱来的情绪，在多大程度上是在帮我们成为一个在世界中「能正常运作的智能体」？




情绪，就是一种「价值函数」。

它会告诉你「这条路可以走」「那条路很危险」「这个方向不靠谱」....

再来看今天的AI，虽有类得价值函数的训练方式，比如模型打分器，但比较脆弱、粗糙，还不是内置的。

这也就解释了，「情绪价值函数」之于预训练的重要性。

此外，他还提到了当前技术路线后劲不足——模型虽持续改进，但无法实现AGI，我们至今尚未掌握构建真正可行的系统架构的方法。

前不久，Google DeepMind CTO、谷歌新任首席AI架构师Koray Kavukcuoglu也谈到了自己对于当前AI技术发展的看法。

他坚信AI进步的步伐并未放缓，Scaling仍在持续。同时，他也提到通往AGI道路上的动力源泉永远是创新。

在Koray眼中，Gemini3不仅仅是一个模型架构，更像一种开放式的探索，需要持续地寻求新架构、新想法、新方式。

或许，在这些未来的新架构、新想法、新方式中，可能包含着Ilya所提到的「重要的东西」。

泡沫会破吗？饭碗会丢吗？

不难发现，这段时间围绕「AI引发失业潮」以及「AI泡沫论」的争辩，已然愈演愈烈。

而这恰好印证了Noam Brown在开篇所强调的核心观点：

在没有进一步突破的前提下，仅凭当前的AI技术范式，也足以对既有的经济结构与社会秩序造成深远冲击。




此前，曾有媒体报道，AI基础设施投资已成为推动美国经济增长的关键因素。

据微软、Alphabet、Meta、亚马逊表示，它们2025年的资本支出总额将达到约3700亿美元，并预计这一数字在2026年还将继续攀升。

哈佛大学经济学家Jason Furman估计，2025年上半年，数据中心和软件处理技术的投资几乎贡献了美国全部的GDP增长。

或许，你已经感觉到了，现在的AI热得发烫。随便一家公司沾上AI，股价或估值就能起飞。




泡沫之争

在以奥特曼、盖茨和贝佐斯为首的人看来，这种狂热之下，泡沫肯定是有的，但这未必是坏事。

和炒作郁金香不同，这是一种「产业泡沫」。

正如此前互联网泡沫破裂后，很多公司都死得很惨，但光纤留下了，服务器留下了，互联网真的改变了世界。

换句话说，就像修铁路。疯狂投资时期，可能因为铺了太多铁轨，很多铁路公司破产了。但铁路网最终建成了，它确实开启了工业时代。

现在的AI投资，就是在铺设未来的「数字铁路」。




不过，黄仁勋，这位英伟达的掌门人，则坚决反对这种「泡沫论」。

在他看来，我们现在所进行的，是计算方式的根本转型——

以前用通用芯片（CPU）算东西，现在要用加速芯片（GPU）来推理和生成智慧。

只要AI能持续产出「值得付费的智能」，这就不是泡沫，而是实打实的供需关系。

同样，只要数据中心里的芯片真的在干活，而不是空转，这就不是纯粹的金融游戏。







饭碗之战

如果说泡沫只是影响投资者的钱包，那么第二个话题则关乎我们每个人的午餐。

最近，MIT与橡树岭国家实验室合作开发的「Iceberg Index」（冰山指数）模拟工具指出：AI目前已具备取代美国11.7%劳动力的能力。

这次不一样，白领真的要遭殃。




Anthropic CEO Dario Amodei是最激进的「吹哨人」，他警告说，未来5年内50%的入门级白领工作可能会消失。


马斯克则表示，只要是「坐在电脑前处理数字」的工作都可能被AI迅速接管。

相形之下，反而是厨师、水管工这些需要和物理世界打交道的「体力活」，则成了最安全的避风港。

这可能正应了「AI教父」Geoffrey Hinton的扎心建议：

去当个水管工吧。

因为AI很擅长写法律文书、做表格，但它很难修好你家漏水的水管。




面对这样的悲观论调，黄仁勋再次站了出来，直接点名反对Amodei的观点。

他认为，取代你的不是AI，而是「会用AI的人」。公司用了AI效率提高，会赚更多钱，然后雇更多人来干新项目。

LeCun的态度则是，「人类是老板，AI是超级助手」。它越强，你越轻松。

摩根大通CEO则是描绘了一幅美好的职场乌托邦景象：

也许以后我们一周只需要工作3.5天，就能过上好日子。

最后，无论这些大佬们怎么吵，他们实际上都承认一点：海啸要来了。

悲观者眼中看到的是被淹没的风险，而乐观者则从中看到了冲浪的机会。

而我们唯一能做的，就是在AI浪潮之下，别站在海滩上发呆，赶紧下海学会游泳。

参考资料：


https://x.com/ilyasut/status/1994424504370581726

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