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Sutton称纯算力不足引LLM扩展争论
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AI 综述
2026年11月，图灵奖得主Richard Sutton发帖称，仅靠算力堆叠不足以实现智能，AI科学需要更聪明的新方法，且相关工作「远未完成」。AI研究者Jerry Tworek回应称「苦涩教训」仍成立，但算力投入越多算法越关键，并称Transformer扩展的暂时成功与对苦涩教训的误读「奖励黑客了整整一代科学家的大脑」。Sam Altman与Dario Amodei则坚持LLM扩展远未耗尽。争论围绕「苦涩教训」是否被误读、纯算力扩展能否通向智能展开。
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最新进展11月8日 19:44
Sutton称纯算力不足，Tworek、Altman、Amodei等就扩展路线激辩。报道时间线
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11月8日
- The DecoderRichard Sutton 称 LLM 扩展不够，AI 社区激辩「苦涩教训」是否被误读
图灵奖得主 Richard Sutton 发帖称，仅靠算力堆叠不足以实现智能，AI 科学需要更聪明的新方法，且「远未完成」。AI 研究者 Jerry Tworek 回应称苦涩教训仍成立，但算力投入越多算法越关键，Transformer 扩展的暂时成功与对苦涩教训的误读「奖励黑客了整整一代科学家的大脑」。Sam Altman 与 Dario Amodei 则坚持 LLM 扩展远未耗尽。
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