LLM的发展似乎还在快速前进 照这个速度下去三年后会是什么样

LLM的发展非常停滞了，Harness / Agent 的发展在快速迭代，未来三年谁知道呢。

一个人要干的活会越来越多，不属于你的活也会成为你的活， 每天耳边都会回荡那句话：都有AI了你还这么慢？

接下来三年大概就是这样

大模型能力十天一个能力，三年后我们都在干啥 谁知道呢 ^-^

没有停滞吧5.6和肥波还在滚滚向前

感觉三年后agi实现了，但是普通人用不到，至少不是像现在这样随意用

甚至悲观一点，fable这种水平的模型已经是普通人能用到的最高水平了 ^-^

三年后 AI 泡沫差不多也破裂了吧，可以吃尸体了。 ^-^

不慌 其实已经开放权重的GLM5.2也已经够一般人用了 再坏的情况下也有这个做兜底了

三年之后不一定会比现在更好，AI还是一把双刃剑。

一句话完成一个软件的时代永远不会到来。一句话能描述的需求要么是演示用的伪需求，要么就是需求提出者自己都不知道自己究竟要什么需求。

从客户那里拿到的需求只有一句话那就是头皮发麻的开始。

主要这两个也不开源，不知道他们在模型架构和训练策略上的创新到底有多少。而且这两个能比Opus 和 5.5 强，很大程度上应该是因为 GB300， 模型都做到了 ≈10T 这个规模了。但是，对应的也是极高的成本，后面能不能继续 scale 到 20T 100T 很难说。而且，即使算力上够了，scale 的收益边界也不明朗。

进步速度远不如去年，去年3月cursor写代码编译都过不去，到下半年已经无需写代码，今年上半年，说实话，都是常规升级，没有很大的体感变化了

最近的模型更新，除了 Mythos 和 5.6 是模型本身变大了，更多的感觉都是 “数据飞轮” 搞的模型工厂，都是些细微的变化。

现在的LLM已经很能打了吧，但就我接触的到客户似乎还没完全了解软件开发成本的降低，甚至很多公司还在以ai为噱头抬高价格。这个情况我相信三年内应该会彻底改观吧，把资本的软件变成人民的软件。对于LLM 个人觉得新模型的闭源且不对外开放很大一部分原因是没有质的飞跃了，同时伴随的是原有能力的降智，他们需要新故事来稳定资本市场吧。个人使用体验上还是需要有自己的想法，有自己的逻辑LLM才能得心应手从而提高效率避免幻觉，不知道三年后会不会改善。

感觉只是参数规模继续变大，算力上升，以及训练与微调策略优化这方面的进步，在整个框架和方法实质上不知道还有没有新的突破，不过上升空间感觉还是有很大的，只不过成本不好说。而且模型虽然有局限，但如果agent、harness框架搭的好的，也能最大程度上激发性能，也算是在不断进步吧。