Sarah Wang (@sarahdingwang)
대형 연구소들이 AGI(범용인공지능) 성과와 제품화 사이의 트레이드오프를 점점 더 강하게 체감하게 될 것이며, 모델 성능 향상에 따른 비용 상승으로 단기·장기 연구, 점진적 개선과 대도약 사이의 균형 문제가 심화된다는 전망을 제시하는 업계 관점의 논평입니다.
https://x.com/sarahdingwang/status/2024530590037672021
#agi #airesearch #aiindustry #modeleconomics
Sarah Wang (@sarahdingwang) on X
Big labs will feel the AGI vs product tradeoff more and more as the models get better and costs keep rising.
There’s a constant balancing act between short-term and long-term research, marginal product improvements and ambitious jumps, and so on.
And the cost of mistakes only
Deedy (@deedydas)
중국산 모델들은 미국 선두 모델보다 약 6개월 정도 뒤처지지만 비용이 5~10배 저렴하다는 관찰. 종종 미국 모델의 추론 트레이스와 벤치 성능을 모사(distill/benchmaxxing)한다는 비판이 있으며, 기업 도입은 덜 하지만 '저렴하면서 성능 좋은' 수요가 존재한다는 분석적 코멘트.
https://x.com/deedydas/status/2022339949664899221
#chineseai #modeleconomics #benchmarks
Deedy (@deedydas) on X
Chinese models continue to be ~6mos behind the US frontier but consistently 5-10x cheaper. They are often accused of distilling frontier US model reasoning traces and benchmaxxing, and may not be as widely deployed in enterprise but there is clear demand as a
1) cheap, high
sayzard