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每经记者 蔡鼎 每经实习记者 岳楚鹏 每经编辑 兰素英 人工智能（AI）的发展一直建立在这样的信念之上：训练数据规模越大，模型就会越来越好。然而，业界近期曝出了大模型进化遭遇“数据墙”的消息。 据外媒报道，OpenAI、谷歌和Anthropic在AI模型开发方面都陷入了瓶颈，他们发现，新模型无法像前面几代产品那样带来巨大的飞跃。这在AI圈瞬时炸开了锅。 图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）和OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）等科技圈大佬不客气地指出，大模型的规模法则（Scaling Law）已经达到极限，必须转变思维，改变训练模式了。 而OpenAI CEO阿尔特曼（Sam Altman）和Anthropic CEO达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）都相继对“瓶颈”说进行反驳。尽管如此，OpenAI和谷歌都在积极转变策略，研究如何解决训练数据匮乏的问题，以及如何调整规模法则的应用，保持模型稳步发展。 在百度CEO李彦宏看来，模型开发放缓也不见得是一件坏事。在最近的一次访谈中，他表示，基础模型早期快速迭代是正常的，但如果两年、三年了还这样，那整个生态其实是会比较乱。Meta CEO扎克伯格也表示，即使在现有技术的基础上，应用层面依然有很大的发展空间。 
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