[特殊字符] 只有更轻更快的模型还不够：智能的真正突破在于「连接」

智能不是更强的算力，而是更广的触达。

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一、从「算力崇拜」到「连接觉醒」

在过去七年里，AI 世界几乎被一种单一叙事主导：更大、更强、更聪明。
从 2017 年的 Transformer，到 GPT、PaLM、Claude、Gemini、DeepSeek——每一代模型都像一次“参数的暴力美学”，在规模、数据和算力上层层叠加。

训练集群越堆越大，推理延迟越低，成本越高。所有人都在追求速度与能力的极限，仿佛那就是智能的全部真相。

但到了 2024 年，我们突然发现：
轻量模型越来越快，却没有让智能真正突破。

Mistral、Phi-3、DeepSeek-V2 带来了“推理自由”，但它们依然像被困在实验室的天才——能理解、能生成、能推理，却无法触摸现实世界。

换句话说，它们能“想”，但不能“做”。
这正是智能的下一道门槛。

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二、2017～2023：从“处理信息”到“堆叠规模”的时代

Transformer 的意义，远不止是一个架构，它是人类第一次在机器中实现了长程思考。
在 RNN 时代，模型像记性不好的秘书，只能记住刚发生的几件事；而 Transformer 能“同时看全盘”，理解上下文中每个词的关系，这让语言模型真正学会了“理解”。

于是，AI 行业开启了堆叠的狂欢：

• **2018–2019：**BERT 与 GPT-2 的成功，让“预训练 + 微调”成为范式；

• **2020–2021：**GPT-3 的幂律曲线，催生出“参数规模决定智能”的信仰；

• **2022–2023：**RLHF、SFT、Instruct 模式兴起，模型学会了迎合人类意图。

这几年，我们让模型更像人思考，却没有让它像人那样行动