斯坦福最新的报告出炉了。中美大模型在性能上的差距基本消失，两国模型正交替领跑。但两边人的态度差异挺大，84%的中国受访者对AI感到兴奋，美国比例仅为38%。信任度也是一样，七成二的中国受访者信AI，美国才三成二。说白了，中美对AI的接受度根本不在一个频道上。
那AI到底能干嘛？李飞飞在最新访谈里直接定了调，AI不是来替代人类的，实际上是个人能力的放大镜。这事儿在数学领域体现得挺明显。菲尔兹奖得主蒂莫西·高尔斯发现，大语言模型迄今解决的知名数学题，基本靠找反例，而不是构建形式化证明。换句话说，AI现在更擅长挑刺，真要严丝合缝地推理还差点火候。另外arXiv上关于“LittleLearner”的研究也指出，预训练语料实在太杂，想搞清大模型到底怎么获取知识非常困难。
有意思的是，大模型的学习路径成谜不说，连给自己起名都出奇一致。用户和对齐研究人员发现，你要是让ChatGPT、Claude、Gemini等模型给自己取名，它们居然都爱叫“Nova”。为什么这么多AI聊天机器人都偏爱同一个名字？大家都在探讨这个有趣的现象。大模型时代，技术天天在突破，未解之谜似乎也一直都在结伴同行。