为何更长视野的训练未能减缓 AI 进步？Why hasn't longer-horizon training slowed AI progress?

尽管 Dwarkesh Patel 提出延长训练时间应能减缓 AI 发展，但实际进展并未放缓。作者分析认为，模型规模扩张、数据量增长和算法优化共同抵消了训练周期延长的潜在减速效应。此外，硬件性能提升和分布式训练效率也支撑了更快的迭代节奏。因此，AI 进步的根本驱动力仍是资源投入与技术突破的叠加。