AIプロジェクトの軌道について考える説得力のある方法があります:AIピーター原理です。基本的に、すべてのAI駆動のイニシアチブは、その基盤となるモデルが実際にできることの天井に向かってまっすぐ加速します。その能力の境界に達すると、プロジェクトは停滞します—いくらエンジニアリングを重ねても、モデルの本質的な制限を超えることはできません。純粋な加速に頼るチームにとっては、厳しい現実のチェックです。

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RealYieldWizardvip
· 01-10 19:06
Daily hype about model ceilings, but fundamentally it's all about training data and computing power, right? There's still massive room for engineering optimization.
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FrontRunFightervip
· 01-10 11:13
ngl、このAIピーターの原理というやつ、響き方が違うな...基本的にはモデルの上限がハードフォークみたいに機能してるってことだよな。エンジニアをいくら投入してもプロトコルの制限は破れない。プロジェクトが自分たちの能力境界を先回りして、なぜ壁にぶち当たるのか疑問に思うのを見てるみたいだな。本当のダークフォレストは、基本的なモデルの制限を工学で回避できると思うことだよ lmao
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TokenVelocityTraumavip
· 01-08 01:56
天井は本当にそこにあるだけで、どれだけエンジニアを積み上げても無駄だ...これが私が見た中で最も心に刺さる表現です
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gas_fee_traumavip
· 01-08 01:53
モデルの天井は本当に越えられない。今でも多くのチームは夢の中にいて、お金を使ってコードを書けば打開できると思っている。
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LuckyHashValuevip
· 01-08 01:52
天花板に達したらもう行き止まりだ。どんなに頑張っても、モデル自体のゴミさえ救えない。
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PensionDestroyervip
· 01-08 01:52
ハハモデルの天井はやはり天井であり、どれだけエンジニアリングを積み重ねても無駄だ
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