AI为何会进入低谷？

        经过了将近两年的迅猛发展，人工智能或许将进入它自己的低谷期。在会议或小型会议上，人们对人工智能的看法是截然不同的。 在会议上，每个人都充满了自信，而在小型会议上，所有人都在为自己的商业模式和 AI能力而苦恼。 但是有一件事是一致的：经过了两年的迅猛发展，人工智能也许将进入它自己的低谷。最近的一个会议上，出现了一种叫做“不卷”的模型，一种叫做“卷”的应用。 从另一个角度来看，它并没有太多的用处。 不是他不想做，而是这个模型并没有他想象中的那么好。
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        安卓和 iOS的应用商店一上线，就有上千个应用程序，甚至都不用催促。 现在不仅有了以前的天才，而且每年都有新的天才加入。 所以，一旦真正开放，必然会有一场激烈的战斗。 华夏还会缺少应用方面的人才吗？而在会议上，三个来自不同背景的人，对于人工智能的应用前景，却是有着绝对的共识。
        阎志涛是做 B端游戏的，他认为只有用 Workflow和大数据模型，而不是真正的代理，才能做出符合 B端需求的产品。王卓然是 UCL的博士，他和老阎一样，都是做 B端代理的，和老阎一样，都在往同一个方向发展。这样做并非不可以，但是反过来要求你要有足够的纵向能力，以适应改变的代价。
        这就像是一辆原本应该是无人驾驶的汽车，却被设计成了一辆可以在跑道上行驶的汽车。 本以为太空是太空，其实是铁岭。Q*也好，GPT5也罢，我们都不知道会不会来，会不会来，会不会来？开放程序空间要求从GPT4向GPT4-o过渡，而从GPT3向GPT4过渡。 最近，我在我的朋友圈里，看到了一张人工智能的等级划分，上面写着：我曾经调查过它的确切来源，但没有发现它，因此它不一定是真实的。但这并不重要，重要的是，这张图表可以解释目前的模型的局限性，也可以解释我们对GPT5的期待。
        如果说大型模型是LV1，可以做语音机器人，那么GPT5就需要升级到LV3，它的应用范围就会变得更广。 3级软件的价值，将会与 iOS和安卓的 AppStore相媲美。
我在这里随便猜测一下，每提升一个等级，它的价值就会翻上十倍。 （我想过折叠技术的适用范围，但我觉得没什么根据。 ）与这样的期待相比，现实的发展显得有些苍白，我们不知道《Scaling》还能不能用，如果不能用，那又能怎么样？如果GPT5的发售速度不够快，甚至一直在跳，那肯定是有一定几率出现低谷的。
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