分析称万智能体集群求解 Navier-Stokes,领先单模型约 8 个月
alvelda · x · 2026-09-24
- scaling01 估算:解决 Navier-Stokes 问题的万级 agent 集群,比单个 GPT-6-Astra 实例领先约 8 个月的前沿进展(区间 5.5-12.4 个月)。
- 代价:该集群消耗的输出 token 是最大单模型评测的约 4.8 万倍,约为一整个长程编码基准的 68 倍。
- alvelda 评论称 AI 进展速度之快连专家都难以真正理解,其影响、机遇与风险都极其深远。
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