[人人能懂AI前沿] AI的边界、捷径与法则：从语言的极限到效率的公式

人工智能的本质受限于信息论与几何结构的底层规律。纯文本训练的 AI 因缺失物理场景，难以实现真正的语言理解，而 “滑动窗口” 等简单方案在处理长文本时，往往比复杂模型更高效。通过量化伸缩法则，AI 训练的资源分配可实现预测性增长。此外，评估指标不仅衡量结果，更在塑造 AI 的预测逻辑。这些研究揭示了 AI 并非黑箱，通过寻找降维视角与简洁的底层结构，能够以有限资源撬动复杂问题的最优解，从而更理性地看待 AI 的潜能与边界。