并没有， ai 现在最缺的是agent能力，也就是那个互联网神人黑话“赋能”， agent 可以是很宽广的概念，人的身体本来就是大脑的agent层，另外光是ai编程带来的巨大生产力提高，就能带来新的数字化变革，以前成本太高做出来收益低的系统现在可以白菜价连轴转，当然，这种系统还是需要人来弄的

最关键是，ai极大幅度降低了很多简单的脑力民工活，很多程序员本来的工作其实非常繁琐但简单，今天部署明天curd后天加个feat，设计往往只需要那几个人做。当然最后设计还是那几个人做，只是你不再需要那么多的沟通成本了

现在ai开始反刍自己的垃圾生成内容，只会越来越抽象

我只觉得gemini到头了

2026年吃光文本，图片估计2032年差不多吃光，之后就要慢慢精挑细选吃了，份量迅速减少

怎么可能缓慢？人类学习过程本来就在吃别人的石，吃的多也大补👍🏻👍🏻👍🏻

agi目前的问题有无法理解时空连续性，因果逻辑性。所以世界模型，生成视频的模型很烂。
目前算法不行，算力不够。B300，rubin以及配套的hbm4也远远无法满足。上下文不够长，记忆力分散导致聊久了会忘前面的设定。

确实是这样，这个东西的能力就是越增长越缓慢，所以去年的重点是模型能力的提升，提升的差不多了今年就开始主要做横向了

至少欠拟合和过拟合还是有优化空间的，还有上下文和幻觉问题，这些和训练数据都没什么关系，未来的路还长着呢。技术才是最重要的，算力反而是其次的。

脑机接口稳定后大概会有用人脑来当训练集的吧，那时候还能再快速上升一波

编程可以继续进步，类似下棋AI，因为有明确的好坏标准，可以自我迭代，没有标准的就难了。

我问哈基米什么是模型坍塌，然后哈基米直接给我画了张图

统共也没几年，再等等

现在都是预测模型，什么时候开放或优化成创造模型，就可以自己推理进步了

昨天，openai内部模型解决了单位距离猜想，是人类70多年未解决的难题，ai的极限远着呢