導讀：IT之家 11 月 13 日消息，據彭博社報道，包括 OpenAI、谷歌和 Anthropic 在內的人工智能巨頭公司在開發(fā)更先進的 AI 模型方面遇到了瓶頸，面臨著“收益遞減”的困境。據報道，OpenAI 的最新模型 Orion 在處理編碼任務方面表現不佳，與 GPT-4 相比，Orion 并沒有顯著的進步。谷歌即將推出的 Gemini 軟件也面臨類似的挑戰(zhàn)，而 Anthropic 則推遲了其備受期待的 Claude 3.5 Opus 模 ......
IT之家 11 月 13 日消息，據彭博社報道，包括 OpenAI、谷歌和 Anthropic 在內的人工智能巨頭公司在開發(fā)更先進的 AI 模型方面遇到了瓶頸，面臨著“收益遞減”的困境。
據報道，OpenAI 的最新模型 Orion 在處理編碼任務方面表現不佳，與 GPT-4 相比，Orion 并沒有顯著的進步。谷歌即將推出的 Gemini 軟件也面臨類似的挑戰(zhàn)，而 Anthropic 則推遲了其備受期待的 Claude 3.5 Opus 模型的推出。
業(yè)內專家指出，這些挑戰(zhàn)源于難以找到“新的、未開發(fā)的高質量人類生成訓練數據”以及同時開發(fā)和運營新舊模型的巨大成本。硅谷長期以來一直認為，更多的計算能力、數據和更大的模型將必然帶來更好的性能，甚至實現通用人工智能（AGI），但這種觀點可能基于錯誤的假設。
為了應對這些挑戰(zhàn)，企業(yè)正在探索替代方法，包括模型初步訓練完成后進行額外的訓練（通過人類反饋改進回答和優(yōu)化語氣）和開發(fā)能夠執(zhí)行特定任務的 AI 工具（稱為代理），如預訂航班或代表用戶發(fā)送電子郵件。
AI 初創(chuàng)公司 Hugging Face 首席倫理科學家 Margaret Mitchell 表示，“AGI 泡沫正在逐漸破裂，可能需要不同的訓練方法才能使 AI 模型在各種任務上表現出色�！逼渌麑＜乙脖磉_了類似的觀點。
