1. AI重大突破的四大里程碑

深度神经网络（2012年AlexNet）→ Transformer语言模型（2017年）→ RLHF（2022年）→ 推理模型（2024年），这四次范式转变均基于已有技术的新数据源应用，而非全新算法。

2. 突破的核心驱动力：数据而非算法

康奈尔大学博士生Jack Morris指出，AI进步的关键在于新数据源（如ImageNet、网络文本、人类反馈、验证器）的解锁。例如Transformer的爆发源于对互联网文本的高效利用。

3. 当前瓶颈与争议

尽管技术持续优化（如FlashAttention、推测解码等），但近期模型（如GPT-4.5）改进有限，数学能力仅达人类5%。研究表明，数据质量上限可能制约模型性能，而非训练技巧。

4. 未来突破方向预测

下一个范式可能来自：
– YouTube视频数据（每分钟500小时上传，含语音/视觉/文化信息）
– 机器人实体数据（传感器与环境的交互数据）
关键结论：AI进步需聚焦新数据源挖掘，而非算法创新。

5. 研究生态反思

全球去中心化研究（如arXiv、开源模型DeepSeek-R1）推动效率提升，但需警惕对“数据决定论”的过度依赖，平衡基础理论与工程实践。