埃隆·馬斯克（Elon Musk）同意微軟和Google嗎？

埃隆·馬斯克（Elon Musk）最近宣布AI已達到“峰值數據”，這意味著現有知識在很大程度上耗盡了培訓模型。這種斷言在直播期間可以追溯到2024年，這表明了未來AI開發的重大障礙。他發推文：

數據量表的兩個來源無限：合成數據，它具有“是真的嗎？”問題和現實世界的視頻沒有。

- 埃隆·馬斯克（@elonmusk）2024年4月14日

這種情緒引起了其他AI領導人的共鳴。 Google DeepMind的首席執行官Demis Hassabis同樣表明，由於高質量的數據限制，進展可能會放緩。

AI數據瓶頸

培訓數據的稀缺構成了一個重大挑戰。最容易獲得的互聯網信息已經推動了大型語言模型。缺乏新鮮的高質量數據限制了這些模型改進和適應的能力。

微軟的AI負責人Mustafa Suleyman和Openai的前首席科學家Ilya Sutskever都是綜合數據（AI生成的信息）的主張，作為潛在的解決方案。

馬斯克的願景：AI自我訓練

馬斯克認為，合成數據對AI的未來至​​關重要。他設想了AI模型生成自己的培訓數據並進行自學習，這是一個涉及自我評估和迭代精緻的過程。他說，合成數據是現實世界數據的唯一可行補充。這種方法已經引起了人們的關注，Microsoft，Meta，OpenAI和人類等公司將合成數據集成到他們的培訓中。

科技巨頭的綜合數據擁抱

Google DeepMind使用了合成數據，特別是在alphagemetry中，該模型解決了複雜的幾何問題。他們還探索了推理時間計算之類的技術，即即使使用有限的現實世界數據，AI也會分解任務以促進學習。

Suleyman強調了合成數據的質量不斷提高，使其成為一種實際的選擇。生成大量的合成數據集允許AI模型繼續開發，而不僅僅是僅依靠現實世界輸入。

合成數據的興起

合成數據的多功能性和可伸縮性正在推動其採用。它為現實世界中的數據限制提供了解決方案，確保了AI的持續進步並為解決複雜問題的新途徑開闢了新的途徑。

進一步閱讀：埃隆·馬斯克（Elon Musk）的Grok 3：10x力量，但它可以擊敗Chatgpt嗎？

數據稀缺和綜合數據的資源：

1. 埃隆·馬斯克（Elon Musk）的FII8峰會採訪（YouTube）
2. 埃隆·馬斯克（Elon Musk ）
3. Demis Hassabis的“不合理有效的AI”採訪（YouTube）
4. AI的科學論壇（YouTube）的Demis Hassabis
5. 文章：“人工智能繁榮有到期日” （大西洋）

結論

Musk，Microsoft和Google等領導者在合成數據的潛在潛在方面的觀點融合意味著解決AI數據稀缺的關鍵步驟。他們共同塑造了一個未來，即使現實世界中的資源有限，AI也可以不斷發展和創新。

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