12月8日,谷歌DeepMind CEO德米斯・哈萨比斯表示,扩大AI模型规模是实现通用人工智能(AGI)的关键。他强调,将当前AI的规模化推向极致可能构成AGI的核心部分,但或许还需一到两个额外突破。规模定律(scaling laws)描述了模型性能与规模、数据量及计算资源的关系,被视作大模型预训练的核心原则。然而,哈萨比斯也指出其局限性,如数据总量有限、训练成本高昂及环境压力等问题。与此同时,前Meta首席AI科学家杨立昆批评规模定律,认为仅靠堆数据和算力无法解决真正有趣的问题,并致力于开发不依赖语言数据的‘世界模型’作为替代方案。
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