Ilya Sutskever· @ilyasut · X·· 2025-11-28精选
AI 导读
我之前说的一点没被传达清楚： - 继续扩展当前的技术会持续带来进步。特别是，它不会停滞。 - 但某些重要的东西仍会继续缺失。 [引用 @haider1]：以下是今天 ilya sutskever 播客的要点： - 5-20 年内实现超级智能 - 当前的扩展将严重停滞；我们回到了真正的研究 - 超级智能 = 超快速的持续学习者，而非完成的预言机 - 模型的泛化能力比人类差 100 倍，这是最大的 AGI 阻碍 - 需要全新的 ML 范式（我有想法，现在不能分享） - AI 影响将很剧烈，但只在经济扩散之后 - 历史上的突破几乎不需要算力 - SSI 有足够的专注研究算力来获胜 - 当前的 RL 已经比预训练消耗更多算力
推荐理由
顶级科学家修正观点：Scaling将持续有效但无法触及AGI核心，亟需范式革命
正文 · 原文
One point I made that didn’t come across:
- Scaling the current thing will keep leading to improvements. In particular, it won’t stall.
- But something important will continue to be missing.
here are the most important points from today's ilya sutskever podcast: - superintelligence in 5-20 years - current scaling will stall hard; we're back to real research - superintelligence = super-fast continual learner, not finished oracle - models generalize 100x worse than humans, the biggest AGI blocker - need completely new ML paradigm (i have ideas, can't share rn) - AI impact will hit hard, but only after economic diffusion - breakthroughs historically needed almost no compute - SSI has enough focused research compute to win - current RL already eats more compute than pre-training在 X 查看被引用的帖子
来源：Ilya Sutskever · x.com