当前LLM不排除后续突破
JacquesThibs · x · 2026-07-20
这条回复强调：即使当前 LLM 还会继续靠规模化进步，也不代表不会出现别的突破。
作者认为，人类可能还会发现很多原本被忽略的数学想法，原因包括搜索空间不足、跨领域插值不够等；同时他也单独预测，未来仍可能出现架构级或后 LLM 的新突破，这和“当前这代 LLM + scaling 会继续进步”是两件不同的事。
所属事件:社区探讨LLM产出新数学理论的潜力(2 条相关)→
「漫话AGI」频道最新
- 大模型商业模式演进：从卖 Token 到卖结果 — yacineMTB · 2026-07-22
- Bindu Reddy 称 GPT-6 قريب在即，阿里 DeepSeek Kimi 也将跟进 — bindureddy · 2026-07-22
- Bindu Reddy 认为行业还不会训练 20T 级模型并规模化后训练 — bindureddy · 2026-07-22
- 教授提醒：最先进的大模型正变得无法相互替代 — emollick · 2026-07-22
- AI 提了更好的构图，反而让用户感到不安 — Sydde · 2026-07-22
- AI 发展的瓶颈：从互联网数据红利到高质量反馈闭环 — dyamins · 2026-07-22