本文批判性地审视了人工智能行业当前的现状，指出其存在七大问题：夸大AGI的临近性，过度关注产品吸引力而非实用性，大型语言模型的幻觉问题持续存在且未得到有效解决，对AI风险的表述摇摆于恐慌与乌托邦之间，缺乏可信的盈利模式，AI领域的准垄断现象以及对AI代理的过度炒作。作者认为，这些问题源于行业内追求短期利益、缺乏自我反思和对真实世界的责任感，最终可能导致AI技术发展偏离正确的方向，并对社会造成负面影响。
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曾经被OpenAI抢先一步的Google DeepMind，如今凭借Gemini 2.5强势回归，在各大AI基准测试中取得压倒性胜利。Gemini 2.5不仅性能卓越，成本低廉，上下文窗口巨大，还与Google全家桶无缝集成。此外，Google在图像、视频、音乐、语音生成等领域也表现出色，全面超越竞争对手。文章总结了Gemini 2.5的各项优势，并指出Google DeepMind在AI领域的全面领先地位。
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xAI的Grok 3大型语言模型在基准测试中表现出色，甚至超越了OpenAI、谷歌DeepMind和Anthropic等老牌实验室的模型。这再次证明了“痛苦教训”（Bitter Lesson）——规模化训练胜过算法优化。文章以DeepSeek为例，说明即使在计算资源有限的情况下，通过优化也能取得不错的成绩，但这并不能否定规模化的重要性。Grok 3的成功在于其使用了拥有10万个H100 GPU的巨型计算集群，这表明在AI领域，拥有强大的计算能力至关重要。文章最后指出，未来AI竞争将更加激烈，拥有充足资金和计算资源的公司将占据优势。
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