AI蓝图 一、ScalingLaw 更多数据、更多参数、更多算力，性能就能

AI蓝图

一、Scaling Law

更多数据、更多参数、更多算力，性能就能稳步上升。而且，不只是稳步。当增长跨过某个临界点，模型会突然「开窍」：会推理、会诊断、会用你意想不到的方式解决问题。

这不是魔法，而是数学与算力堆叠出的质变。

过去十年，AI像婴儿学会了走路，未来十年，它可能会跑得比任何人都快。

强化学习是AI可无限扩展的两条路径之一，另一条是自监督学习。既然预训练的规模已被推到极限，下一步，就是在强化学习上同样拉满算力。

先让模型吸收海量知识，再用人类偏好做微调，让它不仅聪明，还更懂交流、更贴近人类思维。

ChatGPT就是这样炼成的

关键问题：别以为只要有更大的模型和更多的算力，AI就能无限变强。有一样东西，比算力更稀缺——高质量数据。

数据红利，正在消耗殆尽。

在过去十年里，我们喂给AI的是人类几千年来积累的知识宝库：书籍、论文、代码、图片、视频、网页。

这些数据像肥沃的土壤，让模型在短短几年长成参天大树。但这块土壤正在快速流失，高质量、结构化、真实、有深度的信息，正一点点耗尽。

等到库存见底，光有更大的「树」和更强的「阳光」（算力），也长不出新枝，这是即将面对的隐形天花板。

解决之道

——让AI像人类一样，通过与环境互动生成新数据。

如果AI可以在虚拟环境、模拟实验、甚至真实世界的机器人平台上持续生成并验证数据，它就能摆脱吃老本的命运。

用算力换数据——这是我们唯一能让曲线继续向上的方法之一。

第二个突破口，是数据效率。

人类只需看几局棋，就能学会规则并进行策略思考。而大模型往往要消耗百万千万级的样本，才能掌握类似技能。

如果模型能直接学习概念和关系，而非表面符号，数据需求将骤降，学习速度也会飞跃。

气势恢宏的未来图景——AI将全面渗透社会的每个角落，重塑我们的生活、工作与认知。

二、智能体：AI时代的手机

推理能力的进步将让AI Agent像空气一样无处不在。它们会在办公室帮你做研究、写报告，在家中帮你管理日程、照顾孩子的学习。

想象一下，身边有一个随时待命的超级助理，永不疲倦，从不忘事。这不是奢侈品，而会像智能手机一样普及。

具身智能：人类伸向宇宙的触角

它不仅是机器人在仓库里搬货，更是能进入深海、火山、甚至外太空的探索者。

在那些人类无法生存的地方，它们可以代替我们采集数据、建造设施，甚至开启跨星际的「殖民」尝试。

人类的触角 ——会通过它们伸向整个宇宙