1000億美元的數據賭注是突破GPT技能上限的唯一途徑嗎
andrew ho離開openai創立數據初創公司，認為單純擴張規模會遇到邊際效應遞減，實驗室必須花費1000億美元購買專用數據集以解決可靠性問題。
安德魯·何（andrew ho）在八個月後離開了OpenAI，創立了一家專注於高價值、缺失技能（如生物資訊學和實驗室評估）的数据公司，他認為當前像GPT-5.6 Sol這樣的模型在這些任務上失敗率高達70%。何認為，簡單地擴大計算資源並不能帶來真正的泛化或可靠性，這迫使行業投資超過1000億美元在專業數據獲取上。他遭到了劍橋大學和谷歌DeepMind研究人員的質疑，他們觀察到新模型正在變得更加專業而非多才多藝，其語言和邏輯能力停滯不前，而編碼能力則有所提高。何還批評了前沿實驗室的估值，認為其不可持續，因為競爭高效的開源模型（如Qwen）的成本不斷上升。這一轉變意味著未來的人工智慧進步取決於精心策劃的昂貴的領域特定信號，而非參數數量。