原文摘要

实现超级智能需要通用的推理范式

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进一步信息揣测

• 通用推理范式的研发瓶颈：实现超级智能所需的通用推理范式可能面临算法泛化能力不足的问题，业内通常通过多模态融合或混合架构（如神经符号系统）私下尝试突破，但这类实验因失败率高很少公开发表
• 数据壁垒的隐性成本：顶级实验室获取高质量训练数据往往依赖非公开渠道（如学术合作、政府项目或数据黑市），这部分资源调配细节通常不会在论文中披露
• 算力分配的潜规则：大模型训练时GPU集群的优先级调度存在内部竞价机制，头部团队可通过"算力置换"（如用模型权重换取计算资源）获得优势
• 人才争夺的暗战：顶尖AI研究员流动常伴随竞业协议外的技术资产转移，部分团队会采用"影子项目"（未公开的并行研究）规避知识产权纠纷
• 伦理审查的灰色地带：激进实验（如自主agent测试）可能在监管薄弱地区进行，相关安全漏洞和事故案例通常被行业选择性沉默