过去一年，大模型几乎以“周”为单位在刷新能力上限：推理更强、代码更稳、多模态更全。 但在 DeepLearning.AI 的 The Batch 第 332 期中，吴恩达团队给出了一个非常冷静、甚至略显“泼冷水”的判断：
大语言模型确实很强，也比以往任何 AI 更通用，但它们距离真正的通用智能（AGI）仍然很远。
一、LLM 是“通用”的，但并不是真的“什么都能干”
The Batch 首先指出一个被频繁忽略的事实：
LLM 的“通用性”，更多体现在接口和使用方式上，而不是能力本身。
为什么说 LLM 的通用性是“有限的”？
从用户角度看，LLM 可以：
- 写代码
- 回答问题
- 总结文档
- 分析数据
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The Batch 第 332 期并不贩卖焦虑，也不制造幻想。 它传递的是一种成熟技术周期中才会出现的声音：
- 少一点神话
- 多一点工程
- 把 AI 当成工具，而不是信仰
也正因为如此，这一期内容，比任何“炸裂发布”都更值得认真阅读和思考。
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