大语言模型有没有可能已经发展到接近极限了？

有没有一种可能，现在的大语言模型已经发展得接近极限了？从 2024 年下半年到现在，我越来越明显地感觉到一件事：模型之间的差距在缩小，每一代的提升在变小，而那些让我抓狂的核心问题，一个都没解决。这不是我一个人的体感。GPT-5 发布后用户集体吐槽、Anthropic 的 Dario Amodei 亲口承认「我们正在接近指数增长的终点」、Yann LeCun 直接从 Meta 离职去创业做非 LLM 架构……行业内部的数据、学术界的研究、甚至 AI 公司自己的动作，都在指向同一个结论。Scaling Law 的神话正在破灭。过去几年，AI 领域有一条被奉为圣经的定律：模型越大、数据越多、算力越强，效果就越好。这就是所谓的 Scaling Law。OpenAI 从 GPT-2 到 GPT-3 到 GPT-4，每一代都是大约 100 倍的预训练算力扩展。但这个公式到 GPT-5 这一代，失灵了。然后 GPT-5 在 2025 年 8 月 7 日正式发布了。OpenAI 给它的宣传语是「PhD 级别的专家」、「按需超能力」。结果呢？Axios 报道说 GPT-5「重重落地却毫无水花」跑分越来越接近，但真正难的题一个没解决

2026-03-02

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