引言：超越更大的模型
如果你只是通过头条新闻关注人工智能，那么故事似乎简单且重复：一个新模型击败了基准测试，宣称拥有更长的上下文窗口，并塞入了更多的参数。但是，在这种蛮力式进步的叙事之下，研究前沿正在浮现出一个更加奇特和复杂的现实。我们认识到，单纯让模型变得更大并不是答案，而且它们的一些缺陷在数学上可能是永久性的。
这股研究浪潮揭示了一个更加混乱、更有趣的未来。我们看到模型可能会因垃圾数据而患上“脑损伤”；认识到扩展无法克服的根本性限制；以及设计用于在“发言”前先在内部“思考”的新架构。本文提炼了正在悄然重塑人工智能未来的实验室中出现的五个最令人惊讶和最重要的事实。
- “只管扩展”的时代正式结束
过去几年，人工智能的主导策略一直是增加模型规模和训练数据。但根据伊利亚·苏茨克弗等领军人物所言，那个时代现已结束。他认为，“2020-2025年是扩展的时代”，但现在“我们……
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