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第三，吴恩达表示，距离实现该目标仍有数十年距离，且随着公开互联网数据接近枯竭，单纯依赖扩大参数规模来提升智能的路径正面临挑战。
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最后，所以趋势很明显：AI的下一波进步，不是来自更强的推理能力，而是来自更好的上下文处理。一个能记住一切的AI助手，比一个更大但什么都记不住的模型有用得多。对于存储来说，这意味着什么呢？
另外值得一提的是，斯坦福大学的《2025年人工智能指数报告》指出，在高效小模型的驱动下，GPT-3.5 级别的模型推理成本已在过去两年间下降到了原来的1/280，硬件成本每年下降 30%。
面对英国央行行长贝利带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。