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OpenAI가 연말까지 AGI 목표 발표를 조용히 연기할 확률은 60% 정도라고 생각합니다. 컴퓨팅 및 데이터 확장에 대한 현재 시장의 이야기는 한계 효용 체감에 부딪히는 것 같고, 다음 큰 도약은 당장 눈에 띄지 않는 아키텍처 또는 알고리즘 혁신을 포함할 가능성이 높습니다. 이는 능력에 대한 문제가 아니라, 인간 수준의 성능에 도달하는 경로가 처음 제시된 것보다 더 우회적이라는 것입니다. 과대광고 주기는 기존 벤치마크에서 약간 더 나은 성능을 보이는 더 큰 모델이 아니라, 실제 내용이 필요합니다.
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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