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前OpenAI研究员押注1000亿美元将流入训练数据，因为仅靠扩展规模不够
前OpenAI员工Andrew Ho和剑桥研究员Adam Hunt认为大型语言模型面临一个日益严重的问题：模型正变得专门化而非通用化，在编程和数学上表现出色，但在其他领域停滞甚至退步。Ho离开OpenAI创办专注于专门训练数据的公司，并预测AI实验室将需要花费超过1000亿美元进行定向数据收集。
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POST / 2026-07-31 02:07:17
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Former OpenAI employee Andrew Ho and Cambridge researcher Adam Hunt see a growing problem with large language models. Instead of becoming more versatile, the models are becoming more specialized, excelling at coding and math while stagnating or even regressing in other areas. Ho is leaving OpenAI to start a company focused on specialized training data and predicts that AI labs will need to spend more than $100 billion on targeted data collection. The article Ex-OpenAI researcher bets $100 billion will flow into training data because scaling alone won't cut it appeared first on The Decoder .
中文翻译
前OpenAI员工Andrew Ho和剑桥研究员Adam Hunt认为大型语言模型有一个日益严重的问题。
模型不是变得更加通用，而是变得更加专门化，在编程和数学方面表现出色，而在其他领域停滞甚至退步。
Ho即将离开OpenAI，创办一家专注于专门训练数据的公司，并预测AI实验室将需要花费超过1000亿美元用于定向数据收集。
这篇文章《前OpenAI研究员押注1000亿美元将流入训练数据，因为仅靠扩展规模不够》首次出现在The Decoder上。
核心信息
前OpenAI员工Andrew Ho和剑桥研究员Adam Hunt认为大型语言模型面临一个日益严重的问题：模型正变得专门化而非通用化，在编程和数学上表现出色，但在其他领域停滞甚至退步。Ho离开OpenAI创办专注于专门训练数据的公司，并预测AI实验室将需要花费超过1000亿美元进行定向数据收集。
- 前OpenAI员工Andrew Ho和剑桥研究员Adam Hunt认为大型语言模型面临一个日益严重的问题：模型正变得专门化而非通用化，在编程和数学上表现出色，但在其他领域停滞甚至退步。Ho离开OpenAI创办专注于专门训练数据的公司，并预测AI实验室将需要花费超过1000亿美元进行定向数据收集。
- 原贴提到：Former OpenAI employee Andrew Ho and Cambridge researcher Adam Hunt see
- 来源：the-decoder.com
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