OpenAI发布的o3模型在ARC-AGI测试中的表现引发热议，被部分人解读为AGI的突破。然而，专家Gary Marcus指出，该测试存在误导性：o3模型在测试前接受了大量预训练数据，这与人类学习方式差异巨大；OpenAI发布的图表也存在选择性偏差，夸大了o3模型的进步；最终结论是，o3模型的表现并非真正意义上的AGI，媒体的过度炒作也应受到批评。
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Gary Marcus再次强调大型语言模型（LLM）的扩展效应正在减弱，投资回报率递减。知名风险投资家Marc Andreesen和行业期刊《The Information》的编辑Amir Efrati也证实了这一观点。Marcus认为，单纯依靠扩大数据和算力无法解决LLM的根本缺陷，如“幻觉”和缺乏抽象能力。他警告说，LLM的经济效益可能不佳，因为高昂的训练成本和日益激烈的竞争将导致利润下降。过度依赖LLM的现状也对美国AI政策和投资策略产生了负面影响，其他AI研究方向的资金投入不足。Marcus呼吁重新审视AI发展方向，寻求更可靠、可信的AI解决方案。
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文章批评了OpenAI CEO Sam Altman在未经演员Scarlett Johansson同意的情况下，发布了一个模仿其声音的AI语音角色，并试图掩盖真相的行为。作者认为这是对艺术家权益的侵犯，并对OpenAI的诚信提出质疑，支持OpenAI董事会之前解雇Sam Altman的决定。
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文章对 OpenAI 最新发布的 GPT-4o 模型进行了分析，作者 Gary Marcus 认为 GPT-4o 的语音合成能力令人印象深刻，但整体性能并没有比 GPT-4 有显著提升，他认为 OpenAI 可能已经转向新功能的开发，因为他们不知道如何实现“指数级改进”的预期能力提升。作者认为，目前还没有出现 GPT-5 级别的模型，这可能意味着我们已经进入了收益递减的阶段。
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