核心话题
* OpenAI前首席科学家首次系统阐述AI发展路径的根本思考
* AI发展的三个时代：研究时代（2012-2020）→规模化时代（2020-2025）→新研究时代（2025至今）
* 核心论断："简单扩大数据、算力和参数的范式已经到达瓶颈"
* 关键问题："为什么人类几小时能学会的事，万卡集群却做不到？"
关键亮点
* 规模化的终结：边际收益递减，无法通过简单堆砌资源解决核心问题
* 根本性挑战：模型的泛化能力远不如人类，样本效率低下，难以持续学习
* 新研究时代的特点：重视基础创新，拥有巨大计算资源，关注泛化、样本效率、持续学习
* 5-20年窗口期：Ilya首次公开预测超级智能可能在此期间出现，安全对齐是最大挑战
深度思考
* AGI的实现路径：还需要多久，需要什么样的突破
* AI对齐问题的本质：技术问题还是哲学问题
* 大公司vs独立研究机构：哪种模式更适合AI前沿探索
* 人类在超级智能时代的角色：乐观还是悲观
适合人群
AI研究者、技术创业者、科技行业观察者、对AI前沿感兴趣的听众