2026年AI现状：LLMs、编程、Scaling Laws、中国、Agent、GPU、AGI
2026年AI走向何方？三位AI领域知名研究者Nathan Lambert、Sebastian Raschka与Lex Fridman深度对谈，探讨预训练scaling的边际收益递减、RLVR（可验证奖励的强化学习）带来的范式转移、中国开源模型的崛起以及AI编程工具如何重塑开发者体验。对话还触及RLHF的理论困境——人类偏好本质上无法被精确量化，以及AI数据战争的版权伦理问题。这是一场关于技术边界、竞争格局与人类智慧本质的思想盛宴。