哈嘍,大家好,我是小方。今天這篇評論,我們主要來看看AI圈的重磅消息。消失一年多的OpenAI前首席科學家伊利亞,上周三突然現身播客,一句話炸了鍋:“擴展時代已經終結”,這位靠“堆參數”封神的大佬,如今卻說大力出奇跡的神話失靈了,這可不是簡單唱衰,背后藏著AI行業的新轉向。
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伊利亞在訪談里說得實在,現在的大模型就是“做題家”,高難度評測能拿高分,簡單常識題卻能翻車。他打了個比方,就像練了一萬小時編程競賽的學生,背熟套路能拿獎,真到軟件工程崗位卻干不了復雜活。11月底36氪披露的訪談實錄里,他還提到,現在光靠堆數據、堆GPU的路走不通了,得重構研究范式。
不光伊利亞,Meta前AI首席科學家楊立昆說純LLM路線是死胡同,智能不如一只貓;“AI教母”李飛飛也發文說這些模型是“能言善辯的書呆子”。中國公司DeepSeek最近的動作也很有意思,他們搞了些節省算力和數據的操作,負責人直言就是受了伊利亞觀點的啟發,看來行業里早就有人察覺到風向要變了。
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現在的大模型有兩個繞不開的問題。一是高質量數據快用完了,互聯網就這么多靠譜信息,再強的算力也沒米下鍋。二是不會“舉一反三”,訓練數據里有的能做得很好,稍微跳出范圍就抓瞎。
就像有用戶用某知名大模型寫市場報告,一萬字的內容洋洋灑灑,卻提煉不出三個核心洞察。還有更離譜的,問它“為什么夏天白天比冬天長”,居然扯到地球自轉速度變化,連基本的公轉知識都搞錯了,這就像熟讀游泳指南卻沒下過水的人,到了水里還是會溺水,模型學的是文字表述,不是真實世界的規律。
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既然全能的AGI不現實,大家開始轉頭做“領域智能”——專注某個垂直領域的AI專家。11月19日OpenAI在ChatGPT里加了購物助手功能,能精準推薦商品、對比價格,還不會像通用模型那樣亂給信息。沒過多久Perplexity也上線了類似功能,專門針對購物場景優化,用戶反饋比通用問答靠譜多了。醫療領域更明顯,深圳一家AI公司開發的肺結節檢測模型,用了30萬份臨床影像數據訓練,在三甲醫院的測試里,準確率比普通醫生高12%,還能自動生成符合病歷規范的報告。但要是讓它寫篇感冒科普文,反而不如專門的健康科普AI通順。這就像喬丹打籃球是神,打棒球卻平平無奇,精力集中在一處才能做到極致。
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現在AI創業圈風向變了,不再扎堆搞大模型。上海有個團隊做法律AI,專門幫中小企業審合同,把幾萬份合同案例喂進去訓練,能自動標出風險條款,還能給出修改建議,收費比律所低一半,上線半年就簽了200多家客戶。
伊利亞自己也說,現在更該關注研究本身,商業化會水到渠成。他創辦的SSI公司目前只專注研究,沒想著搶占市場,這種心態反而讓不少投資者看好,覺得踏實做領域研究的團隊更有長期價值。
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AI告別“堆料競賽”不是降溫,而是走向更務實的階段。從全能幻想轉向領域深耕,既能解決實際問題,也給行業帶來新活力。未來的AI舞臺上,各領域的“超級專家”們,或許會比萬能模型更精彩。
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