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同样重要的是，我们必须意识到：创造力无法被简化为数学或科学问题。算法与数据永远无法告诉我们「应该创造什么」。在这个被数据淹没的时代，我们很容易想让它回答所有创意上的问题。但它不会——因为它做不到，我们也不该这样要求。
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其次，规模和可复制性完全不同。Altman 想强调「per query」的效率，但他忽略了：人类智能没法「复制部署」到数据中心里无限扩容。AI 的真正优势恰恰在于「训一次，用一辈子」，而人类是「训一次，用一辈子还得继续喂」。如果真要比「单位智能产出每焦耳能量」，AI 在规模化后确实可能碾压，但用「养孩子总成本」来类比，反而把这个优势给模糊掉了。，详情可参考heLLoword翻译官方下载
Москвичей предупредили о резком похолодании09:45，详情可参考Safew下载
不是因为算力不重要，而是模型和模型之间的差距，正在以肉眼可见的速度收窄。大模型之间当然有差异，但对于绝大多数企业的实际需求来说，它们已经"够用了"。当"够用"成为基准线，比拼谁的模型更聪明就变成了一场没有终点的消耗战，边际的改善却极为有限。