用电脑打比方， cpu 和GPU 不断发展，以前（20年前10多年前）不断的要跟新买新的， 因为新的能玩的游戏真的和老cpu gpu 不一样，而且新的产品价格很贵。
但是现在，说穿了，用个旧的cpu ，gpu ，很多游戏都能玩。 在新的产品， 质变已经不是很多了
手机芯片也一样。 现在买个便宜的1000多的手机， 体验和最高端的产品并没有很大。 （但是放在6，7年前， 差距肯定是非常明显的）
这东西发展到了一定的层面， 低端和高端差别真的不大了。便宜货能体验最最起码60% 70%高端货的体验。
GPT 发展到 o3 我感觉是一个质变， 到了GPT5 感觉肯定比o3 强大，但是并没有质变。 而且就我问的很多问题， 文史哲方面， 基本上已经到顶了。 感觉不出来，回答还能如何再有大的进步。因为天花板就在那里。
（下一步真的就是马斯克说的 ，自动创造出新的电影。发现新的物理定理 ）不然就接近天花板了。
你们怎么感觉呢？
应该是差不多了，等Gemini3.0pro出来就知道了
AI连理解能力都没有，差得远了
远没有到顶，随着革新和进步，前景远大
没有，还能加钱！
同楼上，等Gemini3.0pro出来就知道了
就算是顶，也是暂时的吧
肯定没有啊 看迭代速度就知道了 出新太快证明在高度发展 海绵里的水还多的很
gemini 2.5pro出来大半年了还是顶尖的几个模型之一，感觉现在ai的发展确实慢了不少，但是开源模型的追赶速度很快
文本生成方面 感觉还差一步左右，
代码编程方面 感觉还差两步左右。
claude新模型没有和gemini2.5pro上一代模型拉开明显差距，这就很让人觉得快到头了。
o1出来之前——我以为逻辑推理能力上到顶了
claude-3.5出来之前——我以为编程能力到顶了
gemini-2.5-pro出来之前——我以为数学能力到顶了
个人更倾向于历史证明LLM能力远远没有达到顶峰
纯LLM也远远没到顶，但是进步速度不可能有近两年这么快了，高质量互联网数据都吃的差不多了，剩下的需要清洗大量数据，磨练算法，区分细致场景等等，这些速度和很难快起来。想靠硬件起来了，就能力大砖飞的想法也不靠谱
虽然发展迅速，但远还没到顶
还没到呢，正是打的猛的时候
感觉还没到顶，主要是应用场景还没被完全搞定，还会有很多稀奇古怪的应用方式被开发出来的。
算力上已经很难有很大提升了（或者说需要投入太大），算法上我认为还是有提升空间的
差的远呢， 就比如llm编程这块就有很大空间，模型强弱基本一用便知，更不用说各个专业领域。 说实话通用的那种常识型的LLM我觉得确实没啥提升了，我平时生活问题问deepseek感觉够用了，下一步卷的方向应该是规模缩小轻量化，最好手机端侧就能跑，现在无疑还差的远呢。
纵向大概遇到瓶颈而“到顶了”，以至于新的模型并没有跟旧模型显著拉开距离，至于瓶颈是客观的还是主观的就不清楚了
横向感觉还是有很多发展空间的
其实我觉得GPT-3.5是一个质变。从3.0的不能用变成能用，后面慢慢变得更强了。