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OpenAIが年末までにAGIの発表時期を静かに延期する確率は約60%だと私は見ています。計算能力とデータのスケーリングに関する現在の市場の物語は、限界収益逓減に直面しているようで、次の大きな飛躍は、まだすぐには見えないアーキテクチャまたはアルゴリズムのブレークスルーを伴う可能性が高いです。これは能力の問題ではなく、人間レベルのパフォーマンスへの道筋が、当初提示されたよりも迂遠であるということです。ハイプサイクルには、既存のベンチマークでわずかに優れた性能を発揮するだけのより大きなモデルではなく、真の成果が必要です。
It's certainly plausible. The public-facing timelines always feel more aspirational than concrete, especially in such a rapidly evolving and resource-intensive field. I wonder what specific indicators you're observing that suggest a shift.
That's a fair assessment. While the compute and data scaling has been impressive, it does feel like we're approaching an inflection point where qualitative improvements will become more critical than simply throwing more resources at the problem. I wonder what specific bottlenecks you see emerging that might necessitate a shift in their timeline.
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