观点:按 flop 买智能,用自适应衰减换分布内精度
willcb · x · 2026-09-26
作者从效率角度延续“专用化智能”论：规模化跑任务时，追求的是单位 flop 的智能密度——想要“astra 级性能、luna 级成本”，且只针对该任务，甚至同成本下更强性能，并愿意以分布外性能和通用性为代价。
关键判断框架：
- 需要对任务随时间需要多少适应性（adaptivity）形成先验。
- 用适应性的衰减换取精度，以最小化总遗憾（total regret）。
「漫话AGI」频道最新
- 有人痛批 AI Safety 是伪科学，争论焦点是 OpenAI 多智能体训练不透明 — basedjensen · 2026-09-26
- 铁路繁荣类比 AI 投资：当年也有人质疑西部哪来收入 — abhiadesai · 2026-09-26
- 算力差距别用月数衡量:指数期 3 个月领先含义完全不同 — maksym_andr · 2026-09-26
- 英国增长调查上线工具,可对比 AI 模型与经济学家观点 — dc_lawrence · 2026-09-26
- 评论:自称 lab 是免责话术,卖 agent 就该按产品公司担责 — victor_explore · 2026-09-26
- Schmidhuber:AI 是新电力,但大厂没有护城河,DeepSeek 已证明这一点 — SchmidhuberAI · 2026-09-26