AI 發展遇到瓶頸

mikeon88 2025/8/9 20:43:56m

這對AI股太貴的股價而言是利空

 

問：GPT5碰到瓶頸進步不多？

摘錄自ChatGPT： 

不只是  GPT-5，整個大語言模型 (LLM) 領域最

近確實出現了邊際效益遞減的瓶頸感。

1. 模型規模逼近「算力極限」

參數規模和訓練資料量已經非常龐大，再加大模型，成本呈指數上升，而性能提升卻逐漸變成微幅改善 (比如從 92 分到 94 分)。

2. 訓練資料的「天花板」

互聯網上可用的高品質文本幾乎已經被掃完，再訓練就得用更多低質資料。

3. 推理與真實世界交互的難題

LLM 雖然會「說」，但真正能做長鏈推理、處理真實物理世界問題，還是受限。這需要突破單純的文字預測框架，可能得結合符號推理、外部工具、模態融合 (圖像、音訊、程式執行等)。

 

mikeon88 2025/8/9 21:13:15

已經在大打價格戰殺得比任何產業都兇

直接殺到10分之一

 

ChatGPT： 

相比 Claude Opus 4.1，GPT-5 價格只有 大概十分之一到四分之一。

比較 Claude Sonnet 4，GPT-5 約為其 三分之一左右或更少。

mikeon88 2025/8/10 15:35:03

試用GPT5更會胡說八道

大語言模型只會玩文字接龍

猜下一個詞哪個最有可能

這種架構難以實現人類般的推理能力

ChatGPT被眾人追捧的時代已經過去

 

算力已經過剩，訓練資料也相當海量

缺的是能夠推理的演算法

就像一位數理高材生能夠考高分

不是算過很多題目

而是邏輯能力比別人強

可能要等待下一個天才橫空出世

人類離通用AI(AGI)、家務機器人還很遠

mikeon88 2025/8/17 07:56:50

駕駛彎腰撿手機的狀況應該很常見

特斯拉的輔助系統居然沒事先設想到

 

ChatGPT在AGI和特斯拉的自動駕駛

都遇到瓶頸

看來AI美好的新世界

不會如業者所吹噓的那麼快到來 

對AI股而言是利空

 

特斯拉搞了那麼大的資料中心

算力足夠快了，訓練資料也海量了

還做不到L4或L5

可能是演算法的問題

就是看不清楚突然跑出來的東西

在陌生地點也不曉得如何停靠

在美國路況單純尚且如此

到亞洲路上更複雜

突然跑出一個小孩或一隻牛

更麻煩

 

特斯拉龐大的資料庫

9成都是垃圾影片

車子在筆直的公路上行駛

不可能有突發狀況發生

真正意外只占10%

所以不是蓋更大更快的資料中心

而是演算法的問題

mikeon88 2025/8/20 06:55:25

話才說完，AI 發展遇到瓶頸

昨天AI 股就大跌，

那指-1.5% NVDA-3.5% AMD-5.4%

股價實在太貴