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讨论总结

这个讨论是关于AI代理的摩尔定律，大家的观点比较分散。有对以任务时长为衡量标准的质疑，也有对整个概念表示疑惑、认为其无意义甚至是愚蠢的观点。还有人通过幽默调侃的方式表达对AI发展的看法，以及对AI发展影响就业的担忧，同时存在对一些相关指标、图表科学性的质疑等。

主要观点

  1. 👍 对以任务时长（分钟）衡量AI代理的摩尔定律表示质疑
    • 支持理由：步数或标记数衡量更合理，任务时长衡量存在诸多不合理之处
    • 反对声音：无
  2. 🔥 认为AI代理的摩尔定律是愚蠢的
    • 正方观点：当下快速进展是因为有容易取得的成果，即便接受数据也不认可该定律
    • 反方观点：无
  3. 💡 AI发展速度可能比摩尔定律描述的快
    • 解释：摩尔定律有一定合理性，但实际发展速度可能更快，大概十年AI可完成一个人的终身工作
  4. 💡 对标题概念表示不理解并且认为对投资者无意义
    • 解释：原评论表示不理解，回复认为对投资者来说是无意义的内容
  5. 💡 当前AI长对话存在重复性回复问题
    • 解释：该问题困扰长对话，解决这个问题才值得关注AI发展

金句与有趣评论

  1. “😂 so, in 11 and a half years a task can run for 120 years? I wanna see that bill lol”
    • 亮点：以幽默调侃的方式对AI摩尔定律下任务运行时间表示疑惑
  2. “🤔 Hm… But how the fuck do they compare task length in minutes?”
    • 亮点：直接对以任务时长衡量AI代理摩尔定律提出疑问
  3. “👀 Idiotic, even if you accept their data.”
    • 亮点：简洁表达对AI代理摩尔定律的否定态度
  4. “😂 We are on the verge on having an LLM 7 and half million years to give 42 as the answer.”
    • 亮点：幽默调侃AI可能出现的超长思考时间
  5. “🤔 What does this even mean”
    • 亮点：表达对标题概念的疑惑

情感分析

总体情感倾向为负面。主要分歧点在于对AI代理摩尔定律的看法，一部分人认为它不合理、无意义甚至愚蠢，另一部分人虽觉得有一定合理性但认为实际发展速度可能更快。可能的原因是大家对AI发展的理解不同，以及对摩尔定律这一概念在AI代理上应用的衡量标准、发展速度和潜在影响等方面存在不同的预期。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨AI发展速度到底有多快以及如何准确衡量AI的发展。
  • 潜在影响：如果对AI发展速度的衡量标准不明确，可能会影响投资者对AI领域的投入决策，也会影响大众对AI发展的认知和接受程度。

详细内容：

标题：关于 AI 代理的摩尔定律引发的 Reddit 热议

在 Reddit 上，一篇题为“Moores law for AI agents”的帖子引起了众多网友的关注和热烈讨论。该帖子包含一张图片，但处理图片时出现了连接错误，图片链接为：https://i.redd.it/2zht3052qupe1.png 。此帖获得了大量的点赞和评论，主要围绕着如何衡量 AI 代理的能力以及相关指标的合理性展开。

讨论的焦点主要集中在以时间作为衡量 AI 完成任务能力的指标是否合理。有人提出疑问：“但他们到底是怎么比较以分钟为单位的任务时长的？”还有人表示：“以分钟为单位？这有点令人困惑。人类完成相同任务的可靠时长会更有趣。”有人认为这可能存在误导，就像用爬树来衡量鱼的能力。但也有人认为这种衡量方式是在测量 AI 在人类工作类型中的表现，具有经济意义。

有用户分享道：“它是根据人类平均完成任务所需的分钟数来衡量的。”还有用户提供了更多信息的链接：https://bsky.app/profile/metr.org/post/3lkqqb4inak2m 。有人指出“50%成功率”这个限定条件作用很大。也有人质疑这种衡量方式，比如“这是个奇怪的指标，他是怎么测量的？误差范围在哪里？”还有人认为他们是在利用时间来篡改数字。

有人表示他们通过让一群人解决任务并记录屏幕来获取人类完成任务的平均时间，如果没人能完成任务，就进行估算。也有人认为在固定计算速度下进行比较时这种方式可能有效，但图表中没有体现这一点。

有趣的观点也不少，比如“我认为正确的衡量方式是每投入一美元营销所产生的 perlimpinpin 粉”，“到 2044 年我们终于会拥有那个 LLM”，还有“如果这都不能让你相信 AI 正在飞速发展，那我不知道还有什么能了”等。

在这场讨论中，有人认为这种指标难以理解和接受，有人则觉得在一定程度上具有合理性，但总体来说，大家对于如何准确衡量 AI 代理的能力仍存在较大的争议和思考。