一位前OpenAI研究员认为，仅仅扩大语言模型规模已不足以克服通用任务性能上的停滞。取而代之的是，预计将有约1000亿美元的大规模投资流向专业训练数据的开发和获取，这被视为推动LLM能力发展的下一个关键步骤。 AI
影响 表明AI发展重点将从模型规模化转向专业数据获取，可能改变投资和研究重点。
排序理由 前研究员关于未来AI发展趋势的观点文章。
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Scaling alone isn’t solving LLM stagnation in broad tasks. A $100B bet on specialized training data may be the next logical step. Source: The Decoder AI https:// the-decoder.com/ex-openai-rese archer-bets-100-billion-will-flow-into-training-data-because-scaling-alone-wont-cut-it/…