兩位一線研究者同週給出方向相反的「下一個十年」：一個說同一套配方在語言以外的領域一樣通用，一個說語言之外的瓶頸根本不是算力。

Google DeepMind 研究副總裁 Raia Hadsell 在演講中主張：造出大語言模型的那套配方（大模型＋大資料＋自監督）同樣適用於世界模擬、機器人、生物、氣象，下一個十年的進展跑在這些系統上，跟把聊天機器人做更大關係不大(Air Street 轉述，07-20)。同週，AI 藥物發現公司 Xaira 的科學家從第一線潑了盆冷水：他們訓練「虛擬細胞」模型發現，模型表現早早卡住的原因不是模型太小，而是觀察性資料只描述不預測——只有做基因擾動實驗產生的因果資料才能解鎖繼續進步；若這條對，科學基礎模型的競爭是濕實驗室通量之爭，不是 GPU 之爭(Latent Space,07-20)。兩條都是單一來源的自家論點（DeepMind 推自家路線圖、Xaira 講自家押注），本報當一組張力保留：配方也許通用，但每個新領域的入場費可能是「能不能生產因果資料」。

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