埃隆·马斯克（Elon Musk）同意微软和Google吗？

埃隆·马斯克（Elon Musk）最近宣布AI已达到“峰值数据”，这意味着现有知识在很大程度上耗尽了培训模型。这种断言在直播期间可以追溯到2024年，这表明了未来AI开发的重大障碍。他发推文：

数据量表的两个来源无限：合成数据，它具有“是真的吗？”问题和现实世界的视频没有。

- 埃隆·马斯克（@elonmusk）2024年4月14日

这种情绪引起了其他AI领导人的共鸣。 Google DeepMind的首席执行官Demis Hassabis同样表明，由于高质量的数据限制，进展可能会放缓。

AI数据瓶颈

培训数据的稀缺构成了一个重大挑战。最容易获得的互联网信息已经推动了大型语言模型。缺乏新鲜的高质量数据限制了这些模型改进和适应的能力。

微软的AI负责人Mustafa Suleyman和Openai的前首席科学家Ilya Sutskever都是综合数据（AI生成的信息）的主张，作为潜在的解决方案。

马斯克的愿景：AI自我训练

马斯克认为，合成数据对AI的未来至​​关重要。他设想了AI模型生成自己的培训数据并进行自学习，这是一个涉及自我评估和迭代精致的过程。他说，合成数据是现实世界数据的唯一可行补充。这种方法已经引起了人们的关注，Microsoft，Meta，OpenAI和人类等公司将合成数据集成到他们的培训中。

科技巨头的综合数据拥抱

Google DeepMind使用了合成数据，特别是在alphagemetry中，该模型解决了复杂的几何问题。他们还探索了推理时间计算之类的技术，即即使使用有限的现实世界数据，AI也会分解任务以促进学习。

Suleyman强调了合成数据的质量不断提高，使其成为一种实际的选择。生成大量的合成数据集允许AI模型继续开发，而不仅仅是仅依靠现实世界输入。

合成数据的兴起

合成数据的多功能性和可伸缩性正在推动其采用。它为现实世界中的数据限制提供了解决方案，确保了AI的持续进步并为解决复杂问题的新途径开辟了新的途径。

进一步阅读：埃隆·马斯克（Elon Musk）的Grok 3：10x力量，但它可以击败Chatgpt吗？

数据稀缺和综合数据的资源：

1. 埃隆·马斯克（Elon Musk）的FII8峰会采访（YouTube）
2. 埃隆·马斯克（Elon Musk）
3. Demis Hassabis的“不合理有效的AI”采访（YouTube）
4. AI的科学论坛（YouTube）的Demis Hassabis
5. 文章：“人工智能繁荣有到期日” （大西洋）

结论

Musk，Microsoft和Google等领导者在合成数据的潜在潜在方面的观点融合意味着解决AI数据稀缺的关键步骤。他们共同塑造了一个未来，即使现实世界中的资源有限，AI也可以不断发展和创新。

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