tszzl：能力提升放缓正是 scaling 律对数坐标图的应有走势
tszzl · x · 2026-10-04
研究者 tszzl 回应关于模型能力提升放缓的质疑：在 log-log 坐标下，scaling power law 本身就预测了「继续压低可约简损失」会呈指数级变难，因此边际收益递减符合理论预期，并非异常现象。
「漫话AGI」频道最新
- e/acc 论战:RSI 不等于 foom,架构进步仍受测试时算力约束 — beffjezos · 2026-10-05
- Rohit Krishnan:若真信 AI 有意识,实验室就该关门 — AaronBergman18 · 2026-10-05
- 「AI 永远取代不了的职业」提问下评论区成大型自我安慰现场 — danfaggella · 2026-10-05
- 车祸占人身伤害案超 52%，FSD 或重创人身伤害律所生意 — JHochderffer · 2026-10-05
- AI 意识之辩的盲点:从监管技术转向治理有权利的主体 — tedmitew · 2026-10-05
- Noah Smith：AI 实验室用内部预测模型比外界更会预判未来 — ZeroStateReflex · 2026-10-05