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讨论总结
此讨论围绕OpenAI、Google和Anthropic构建更先进AI存在困难这一主题展开。评论者们观点多样,涉及AI发展现状、模型是否满足需求、数据获取与版权、文章可信度等多方面,讨论氛围较为热烈,既有对这些公司面临困境的分析,也有对AI发展不同方向的思考和争议。
主要观点
- 👍 认为人类平均智商不高,AI超越人类并非难事。
- 支持理由:人类智商水平有限,AI在智能方面超越人类较容易实现。
- 反对声音:无明确反对声音。
- 🔥 对模型持续升级现状表示满意。
- 正方观点:当前模型已改变日常生活,即使不能构建更先进模型也可接受。
- 反方观点:有观点认为模型还存在如未解决复杂问题等不足。
- 💡 AI公司利用用户数据盈利却不付费存在问题。
- 指出AI公司在数据使用上存在不公平现象,从用户获取数据再卖给用户盈利。
- 💡 靠承诺下一代AGI获取资金的公司若失败可能导致AI寒冬。
- 解释当前很多公司靠下一代AGI承诺融资,若无法达成会影响AI发展。
- 💡 若模型提升与投资不匹配,构建大型GPU集群无意义。
- 基于公司收益递减情况,投资与提升不成正比时大型GPU集群性价比低。
金句与有趣评论
- “😂 Healthy - Nebula - 3603:And a month earlier the same autors :”
- 亮点:引出之前相关报道,暗示前后报道存在矛盾之处。
- “🤔 stikves:I think average human IQ is not that high. And passing that is not too high of an achievement.”
- 亮点:提出对人类智商的看法,为AI超越人类的观点提供依据。
- “👀 Xanjis:If they can keep doing upgrades like the recent version of Claude sonnet 3.5 I don’t really care if they can’t build more "advanced" models.”
- 亮点:表达对模型升级的满意,不在乎是否构建更先进模型。
- “😂 Professional_Hair550:They take data from us without paying then sell it to us for money.”
- 亮点:简洁指出AI公司数据盈利模式的不合理性。
- “🤔 iwenttojaredslol:ChatGPT 1o is a game changer so I don’t believe that.”
- 亮点:以ChatGPT 1o为例反驳原帖观点。
情感分析
总体情感倾向较复杂。部分评论者持乐观态度,对AI目前发展情况满意,如对模型升级现状满意的人;部分则持质疑态度,像质疑文章逻辑、对标题观点怀疑等。主要分歧点在于对AI发展现状的判断,以及对这些公司构建更先进AI困难的真实性看法。可能原因是大家对AI发展的期望不同,以及所站角度(如用户、开发者、研究者等)不同。
趋势与预测
- 新兴话题:AI训练与互联网知识水平关系、模型规模的发展走向。
- 潜在影响:对AI发展方向的讨论可能影响相关公司的战略调整,对数据使用与版权的关注可能促使行业规范的完善。
详细内容:
标题:OpenAI、Google 和 Anthropic 在构建更先进 AI 上的困境引发 Reddit 热议
近日,Reddit 上一则关于“OpenAI、Google 和 Anthropic 正在努力构建更先进的 AI”的话题引起了广泛关注。原帖内容提供了相关的报道链接:https://archive.ph/2024.11.13-100709/https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-11-13/openai-google-and-anthropic-are-struggling-to-build-more-advanced-ai 。该帖子获得了众多点赞和大量评论,引发了关于当前 AI 发展面临挑战、模型性能提升瓶颈以及未来发展方向等多方面的讨论。
在讨论中,观点丰富多样。有人认为平均人类智商不高,通过当前的机器学习架构(如 transformers)在某些方面超越人类并非难事,但要在所有任务上超越博士水平的专家还有很长的路要走。也有人指出,尽管一些公司在获取数据和训练模型方面存在问题,但像 Claude 这样的现有模型已经给日常生活带来了巨大改变。
有人表示,大型 AI 公司在新模型研发上遇到了困难,如 OpenAI 的 Orion 模型在编码任务上未达预期,Google 的 Gemini 迭代未达内部期望,Anthropic 延迟了 Claude 3.5 Opus 的发布。关键挑战包括难以获取新的高质量训练数据、成本上升与性能提升不匹配、对“规模定律”假设的质疑等。
有用户分享道:“作为一名开发者,我喜欢 Copilot,但它只让我的工作效率提高了 15%。我每天都试用 Claude,但还没看到它解决复杂问题。”
对于这些情况,有人认为可以通过改进训练数据、改变处理请求的方式等来提升模型性能,也有人认为现有的 transformers 架构没问题,问题在于数据集质量。还有人认为不同的架构与校准可能会带来显著改进,同时也需要更好的训练数据。
有人说:“我希望能有一个像 Claude 或 ChatGPT 大小的 Qwen 编码器,而不是什么都不精的通用模型。”
在讨论中也存在一些有趣和引人深思的观点。例如,有人认为当前的模型已经足够,而有人则期待更多的创新和改进。
这场讨论的核心争议点在于,AI 发展是已经达到瓶颈还是仍有巨大的提升空间,以及如何突破当前的困境实现更好的发展。
总之,Reddit 上的这场讨论充分展现了人们对 AI 发展现状和未来的关注与思考。
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