主要观点总结
文章主要讨论了人工智能领域的发展放缓，特别是Scaling Law的有效性受到质疑。文章提到了OpenAI的最新模型Orion性能提升不如预期，引发了对AI进步的讨论。同时，论文《Scaling Laws for Precision》指出低精度训练和推理对模型性能的提升没有好处，进一步证明了AI发展面临的挑战。但是，文章并没有完全宣判Scaling Law的死刑，认为技术进步是多种因素驱动的，AI领域正在尝试多种技术突破已有的限制。文章还提到了其他新技术如推理模型o1、动态调整模型等，并强调了AR、自动驾驶、机器人、芯片技术等领域的持续进步。
关键观点总结
关键观点1: 文章概述了人工智能领域发展放缓的现象，特别是Scaling Law的有效性受到质疑。
介绍了文章的主题，即人工智能领域的发展放缓，尤其是Scaling Law受到的挑战。
关键观点2: Orion模型的性能提升不如预期，引发对AI进步的讨论。
详细描述了OpenAI最新模型Orion的性能问题，以及它引发的行业讨论。
关键观点3: 论文《Scaling Laws for Precision》指出低精度训练和推理对模型性能的提升没有好处。
介绍了这篇论文的主要结论，即低精度训练和推理对模型性能没有积极影响，并解释了这对AI领域的影响。
关键观点4: 文章讨论了技术进步是多种因素驱动的，AI领域正在尝试多种技术突破已有的限制。
强调了技术进步的多因素性质，并给出了AI领域正在尝试突破限制的一些例子。
文章预览
▲ 点击订阅 ，抓住风口 2023年11月30日，随着ChatGPT问世，人工智能领域多了一条类似“摩尔定律”的法则： Scaling Law 。 Scaling Law意味着只要模型参数、数据量和算力不断提高，AI模型的表现就会持续提升，这条法则一度成为不少专业人士相信通用人工智能（类人AI）能够实现的基石。 现在，这种信念似乎正面临挑战。 11月9日，The Information率先爆料OpenAI研发遇到阻力，下一代大模型性能不及预期，随后彭博社等各路媒体加入，谷歌、Anthropic等AI公司放缓研发的新闻逐一呈现。 眼下，英伟达也被爆出工程问题，Blakewell新架构似乎存在过热问题，面向用户的交互可能延迟。 AI摩尔定律宣言的三大要素：算法、算力、数据都在遭遇问题。 AI大模型这条道是不是走到头了，历史上反复出现的AI寒冬是不是又要来了？ 11月21日，王煜全将带来年终专题直播【
………………………………
