... Claude 4的发布标志着AI技术的新进展，其在代码编写方面的能力显著提升，可连续工作7小时无重大错误。强化学习在语言模型上的应用取得了重要突破，尤其在程序设计竞赛和数学推理领域表现出色。然而，模型在处理复杂任务时仍受制于上下文信息不足和任务模糊性等问题。专家们探讨了AGI的发展路径，认为算力瓶颈是主要障碍之一，预计到2028年算力需求可能达到上限。相比AlphaZero，大型语言模型（LLM）更接近AGI，因其需掌握通用概念理解与语言能力。未来几年，AI可能逐步取代部分白领工作，因此需要构建评估系统来衡量AI的实际能力。通往AGI的道路没有捷径，需扩大规模并投入更多计算资源。对于年轻人而言，应提前学习技术，思考如何与AI协作，以适应未来的变革。
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周大 发表于