算力如何變成能力?
量化有效算力成長如何轉化為真正的新能力。
第 7.1 章 · 研究議程
還有許多待完成的事
報告留給整個領域的開放研究問題,依主題分組。
擴張與能力 2
更好的基準外推
用基準拼接,跨異質模型外推能力。
範式與演算法 2
神經範式夠用嗎?
釐清當前途徑可能撞上天然極限之處,以及可能的替代。
預測範式轉移
找出單靠擴張無法產生之突破的早期指標。
遞迴改進 2
回饋迴圈何時啟動?
追蹤 AI 研究自動化與遞迴改進的量化指標。
指數還是雙曲線?
在阻力與回饋競賽下,區分 S 形與奇異點式成長。
多代理與預測 3
代理集體中的湧現
理解群體能動性如何在複雜多代理系統中湧現。
預測 AI 進展
建立能產生不確定性估計與集成預測的模型。
避免唯我式超智慧
設計訓練與評估,使協作而非唯我的智慧獲得青睞。