#问答时间#

问：（1/4）王先生您好，我是某家 Frontier Lab 的 AI 研究员，一直关注您对 AI 泡沫及当前大模型缺乏底层逻辑的见解。我想就“本世代 AI 是否需要底层理论突破才能实现 AGI”这一观点与您探讨，并分享一些目前头部实验室的工程方法论。

当前 AI 模型的纯智力上限与参数量、预训练计算量、数据量及采样数这四个维度呈Log-Linear关系。其核心规律在于：凡是能被程序化验证（Procedural Verification）的问题（如下棋、编程、中低端数学几何证明），模型最终都能解决；而无法进行程序化验证的开放性问题，进展依然缓慢。

@王孟源dudu 答：並不是log linear就可以一概而論，綫性斜率的大小至關重要，就像經濟學裏的需求/價格斜綫，斜率不同，市場的特徵就不一樣。所以AI的log linear即使暫時忽略其能持續多久的不確定性，其斜率很小（在0.05這個數量級）本身就是問題。

2026-05-15