NUS尤洋教授深度探讨智能增长的瓶颈：或许我们将这样实现AGI？

新加坡国立大学尤洋教授在《智能增长的瓶颈》中指出，当前 AI 智能增长受限于现有范式对算力的低效利用，尽管 Transformer 与大算力推动了近年进展，但“预训练红利”正递减。他强调，智能提升的关键不在于参数或架构优化，而在于如何将更多算力（以浮点运算为单位）有效转化为智能。即便算力指数级增长，若算法无法匹配，进步仍将停滞。未来突破或来自更高精度计算、高阶优化器、更优 Loss 函数及训练策略。尽管挑战严峻，作者仍乐观认为，通过更高效的算力利用方式，AGI 仍有广阔发展空间。
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