Toby Ord称AI能力提升呈台阶式跃升

牛津哲学家 Toby Ord 提出，AI 能力的提升更像是台阶式跃升，而非随时间平滑加速。他认为，数学拟合中，断点抬高模型截距与改变增长斜率同样简单，而新一代大规模预训练使台阶式模型更合理。 他称，在推理模型和基于可验证奖励强化学习（RLVR）训练出现前，罕见的新一代大规模预训练曾是新能力突然涌现的主要来源，因此计算 AI 的真实年度能力增益需要拉长观察窗口。

AI 根据报道生成 · 13 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。