Nathan Lambert：AI将快速进步但不指向通用超智能

Nathan Lambert认为AI将在基础设施与工程能力上快速进步，但不会因此在本质上变得戏剧性不同，也不指向通用超智能。他预计模型的推理效率将在几年内接近GPU等加速器的底层算力上限，模型智能的有效成本会接近指数级下降，架构与数据选择等预训练研究可能在2-3年内被自动化。他同时指出RL环境数据质量普遍偏低但头部实验室仍看到回报，并认为效率提升会引发智能体需求的杰文斯悖论。