扎克伯格：过去四月 AI 智能体进展没按预期加速
Meta砸1350亿美元，7000人做AI，为什么还是慢？说说技术层面的真实原因，很多问题真不是砸钱砸人就能马上解决的。首先，大模型本身的能力进步遇到瓶颈了，不是说参数堆得越多就越好，现在Scaling Law确实在边际递减，GPT-4出来两年多了，后续版本虽然有进步但没有那种质变的感觉，推理、规划、长上下文这些核心能力距离真正能用的Agent还差不少，而且这个瓶颈是全行业的，不是Meta一家的问题，OpenAI、谷歌、Anthropic大家都卡在这里。其次，Agent不是一个模型问题，是系统问题。很多人以为有了强模型Agent自然就成了，根本不是那么回事：你需要记忆系统，让Agent能记住几个月前的事情；你需要规划系统，让Agent能把复杂任务拆解成可执行的步骤；你需要工具调用框架，能稳定地调用各种API不犯错；你需要错误检测和恢复，做错了能自己发现自己改；你需要多Agent协作，多个Agent一起完成复杂任务。这些每一块都是硬骨头，而且这些领域之前几乎没有工程积累，大家都是摸着石头过河，没有成熟的方法论，没有最佳实践，很多坑你必须踩过才知道怎么解决，这就是为什么需要时间，人多了反而容易混乱，Meta组织架构调整没见效就是这个原因，人多不一定好办事。最后是评测问题，你怎么知道Agent变好了？现在连一个大家公认的好的Agent评测基准都没有，很多时候你改了半天不知道到底是变好了还是变差了，这也拖慢了迭代速度。所以扎克伯格说慢了很正常，这才是科学技术发展的正常节奏，之前那种"三个月颠覆世界"才是不正常的。你们觉得Agent最大的技术瓶颈是什么？
发布于 广东
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