缩放永远不会让我们达到AGI
媒体们一直在炒作人工智能的缩放问题，好像只要让大型神经网络变得越来越大，我们就能取得真正意义上的人工智能（AGI）。然而，最近的研究表明，这一观点并不靠谱。
在过去的几年里，我们一直在为神经网络增加规模而挣扎，但最终的结果并不尽如人意。研究表明，尽管我们的模型变得越来越大，但它们并没有显著提高性能。事实上，一些研究者认为，过度依赖规模扩展反而可能会导致更多的问题。
AGI并不只是一个简单的缩放问题，它涉及到更多的因素，如模型的结构、数据的质量以及算法的创新。在我们追求AGI的过程中，缩放只是一个方面，而不是唯一的解决办法。
因此，我们不能简单地依赖缩放来实现AGI。相反，我们应该寻找更加全面和有效的方法，以提高人工智能的整体水平。只有通过不断地创新和探索，我们才能真正实现人工智能的飞跃。
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