Llama NYU教授表示，Scaling已经完全结束，45个疑点被曝光，逐层剥皮，全球人工智能进步停滞不前。

在人工智能领域，Llama 4发布本应成为一个里程碑式的突破，但最近一系列疑点的曝光引起了全球的关注。NYU教授更是直言不讳，声称Scaling彻底结束，这个论点就像一颗重磅炸弹，让已经风起云涌的人工智能产业再次掀起波澜。本文将逐层打开Llama 四、五大疑点，探讨全球人工智能进步是否真的停滞不前。

性能提升的真实性

Llama 4声称在许多性能指标上显著提高，细心的技术专家发现，这些数据背后隐藏着许多技巧，有些测试结果没有经过第三方验证，甚至有迹象表明，有些数据可能被人为美化，这个怀疑的曝光，让人们对拉姆 4的实际性能受到严重质疑。

数据集的透明度

在人工智能领域，数据集的质量直接决定了模型的质量。Llama 4使用的数据集缺乏透明度，开发人员没有披露详细的数据来源和处理方法，这不禁怀疑是否存在数据偏见或质量不合格的问题。数据集的不透明度不仅影响了模型的可靠性，而且引起了学术界和工业界的广泛质疑。

伦理问题的隐忧

随着人工智能技术的快速发展，伦理问题越来越受到重视。Llama 4在训练过程中是否遵循伦理规范，是否涉及隐私侵权，这些问题尚未得到明确回应，特别是在当前数据隐私保护日益严格的背景下，Llama 4的伦理隐忧无疑给其未来的发展蒙上了阴影。

突破技术瓶颈

NYU教授所称的Scaling彻底结束，虽然目前AI技术面临的瓶颈是直接的，Llama 4规模有所提高，但其核心技术没有取得实质性突破。大规模模型的边际效益下降意味着仅仅依靠扩大规模就不能带来质的飞跃。这个论点不仅仅是关于Llama的 这四个挑战也对整个人工智能领域的未来发展提出了严峻的考验。

应用场景的局限性

尽管Llama 4在理论上具有广阔的应用前景，但在实际应用中却面临诸多局限性，在自主驾驶、医疗诊断等高风险领域，Llama 4的性能没有达到预期，应用场景的局限性使得Llama 4的商业价值大大降低，进一步加剧了全球人工智能进步停滞的担忧。

全球人工智能进步真的停滞了吗？

Llama 4五大疑点的曝光，无疑给全球人工智能领域敲响了警钟，是否真的如同NYU教授所言，Scaling彻底结束，全球人工智能进步停滞不前？对此，业内专家意见不一。

Llama 4这些疑问确实暴露了当前人工智能技术面临的许多挑战，如数据透明度、伦理问题、技术瓶颈等。如果这些问题得不到有效解决，它们将限制人工智能技术的进一步发展。

虽然AI技术的进步不是一蹴而就的，但它需要不断的积累和突破，Llama 4存在许多问题，但其在某些领域的创新和尝试仍具有一定的参考意义。全球人工智能研究仍在继续，新技术和方法不断出现，预计未来仍将取得新的突破。

Llama 4五大疑点曝光，揭示了当前人工智能领域面临的深层次问题。NYU教授虽然这个结论发人深省，但全球人工智能进步是否真的停滞，仍然需要时间和实践来测试。面对挑战，我们应该保持冷静和理性，继续探索和突破，以迎来人工智能技术的下一个春天。

通过本文的深入分析，希望能引起读者对人工智能技术发展的更多思考，共同促进该领域的健康可持续发展。Llama 4怀疑可能只是暂时的曲折，而全球人工智能进步的征程还在继续。