Nathan Lambert：AI 将快速进步但不会走向通用超级智能

Nathan Lambert 撰文认为，AI 研究者看到的是模型在基础设施和工程能力上的大幅加速，数年内模型会成为超人类 GPU 工程师，但这不会让模型本质发生巨变。他预测推理时计算扩容将使模型智能的有效成本近指数级下降，预训练架构与数据选择研究可能在 2-3 年内自动化，并触发 Jevons 悖论推高 Agent 需求；但技术扩散主要惠及数学和编码等领域，而非全面通向超级智能。