如果这是真的，那么深度学习就是统计学作为一门科学的终结。
奥特曼原话：
- 用三个词概括：深度学习起作用了。
- 用十五个词概括：深度学习起作用了，随着规模的扩大，它的表现变得越来越好，我们投入了越来越多的资源。
就是这样；人类发现了一个算法，它真的能够学习任何数据分布（或者更确切地说，是产生任何数据分布的“规则”）。
令人震惊的是，计算资源和数据越多，它在帮助人们解决难题方面就做得越好。我发现，无论我花多少时间思考这个问题，我都无法真正领会它的重要性。
我们仍然有很多细节需要弄清楚，但被任何特定的挑战分散注意力都是错误的。
深度学习是有效的，我们将解决剩余的问题。我们可以对未来可能发生的事情说很多，但最主要的是，随着规模的扩大，人工智能将变得更好，这将为世界各地人们的生活带来有意义的改善。
网友讨论：
1、如果这是真的，如果我们能够坚持到拥有足够的计算能力，那么在剩下的时间里就不需要其他新想法来解决任何问题了。只需在深度学习和模拟上投入更多的计算能力即可。
2、在过去 7 年里，LLM 出现了多个突破性想法 - Transformers（及其缩放定律）、RLHF，以及现在的 RL 推理。
3、我认为问题在于我们把意识和智能混为一谈了。人工智能已经比猫聪明了数百倍，但猫的意识更强，所以我们认为它更聪明。我们可能需要一种新的意识基础，但它对智能的重要性可能远没有我们想象的那么大。
4、深度学习不过是模式匹配，现实也不过是一种模式。这就是深度学习如此有效的根本原因。
5、我们所创造的一切都是通过理解模式的循环而形成的，这让我们对模式有了更多的理解，如果人工智能能够做同样的事情，即通过链接模式来更好地理解世界，那么什么能阻止它变得智能呢？甚至比智能还要智能，因为我们谈论的是与人类大脑相比在知识方面没有限制的东西