AI推理成本暴跌：中国模型比Anthropic便宜112倍
Gary Marcus 用数据告诉你，AI 推理价格一年内垮塌到原来的百分之一，中国模型成本只有 Anthropic 的零头，这对整个行业都是改变游戏规则的事。
#Gary Marcus
共 178 条 · 7 天 25 条 · 30 天 49 条
7月17日
7月15日
7月14日
行业00:12
Richard Sutton等批评深度学习：需彻底重构而非微调AI大佬组团开怼现有深度学习：Sutton和Marcus联手发论文说光调参没用，得从头改架构，还搞了个新公司Oak Lab。想了解AI前沿争议的可以看看。
7月8日
7月7日
7月6日
6月26日
行业09:54
多位专家警告：前沿AI集中在美国少数公司手中存反乌托邦风险Ramez Naam和Gary Marcus在聊一个严肃话题：前沿AI被少数美国公司垄断，受政府支配，有反乌托邦风险。他们呼吁开源和竞争，值得看看。
6月21日
Gary Marcus 反驳 Jack Clark：Claude Code 并非仅靠规模
Gary Marcus 拿 Anthropic 自家的 Claude Code 打脸 Jack Clark：50 万行符号代码说明专门化没死，别只信 scaling。
6月20日
行业07:26
Gary Marcus批LLM公司夸大AI取代工作，预测2025年少于10%岗位被替代Gary Marcus戳破LLM公司的裁员恐慌话术，还甩出了具体预测数据。告诉你别被炒作了，AI也在创造新岗位。
行业06:23
Gary Marcus列出八点：为何该给GenAI降温Gary Marcus一口气列出八条反对AI加速的理由，从互联网被垃圾填满到就业失控，每一条都直击要害。想听听技术圈的反方声音？看这个就够了。
6月18日
论文07:42
DeepMind 等论文明确“胜任型 AGI”尚未实现，Gary Marcus 完全认同别被吹牛忽悠了。这篇论文给了你一个硬核标尺：DeepMind 等机构说连最低门槛的胜任型 AGI 都没到，真相比营销更靠谱。
6月14日
6月12日
论文06:36
Gary Marcus：AI“神经网络”与真实神经元差距巨大这项研究戳破了 AI 领域的一个常见误解——神经网络并不像大脑。做 AI 研究或对认知科学感兴趣的读者，看完会对模型设计有新的思考。
6月10日
软银难获OpenAI股份保证金贷款，Gary Marcus重提9大隐忧
Gary Marcus把OpenAI的9个风险点重新摆上台面，关注AI投资和公司基本面的读者值得一读，看完会对OpenAI的估值逻辑多一分警惕。
行业06:25
Gary Marcus 质疑 LLM 推理真实性：是模仿还是真推理？这场争论直击 AI 领域最根本的信任问题——LLM 的推理到底是不是真的？做 AI 研究或关注模型能力的读者，看完会对当前评测和结论有更深反思。
行业06:17
Gary Marcus 质疑 Dwarkesh 对 AI 推理的定义：双重标准？Marcus 的质疑戳中了 AI 推理评估的软肋——做 AI 研究或评测的人，需要思考如何区分真正的推理与模仿，避免被表面正确的结果误导。
6月9日
行业23:45
Gary Marcus：LLM 有用但路还长，2020 年文章仍是未来指南Gary Marcus 的冷静判断值得 AI 从业者关注——他指出了 LLM 的局限性并提供了长期路线图，做 AI 战略或技术选型的人看完会有感触。
Gary Marcus 反驳 Sergey Brin：Transformer 本身不足以实现 AGI
AGI 路线争论升级，做 AI 架构和研究的开发者值得关注——Transformer 的边界在哪、神经符号 AI 为何崛起，看完会有启发。
6月7日
6月6日
6月5日
行业23:15
Gary Marcus 反驳 Hinton 和 Dawkins：LLM 有意识是荒谬的Marcus 用简单例子戳破了 LLM 有意识的流行说法，关心 AI 伦理和意识本质的读者看完会重新审视 AI 的边界。
Gary Marcus 对 Anthropic 博客的批判：AGI 比 RSI 难得多
Gary Marcus 一针见血地拆解了 Anthropic 博客的过度乐观，做 AI 研究的团队和关注 AGI 进展的读者值得一看，避免被标题误导。
行业07:22
AGI 定义在实时漂移：Databricks CEO 称已实现 AGIGary Marcus 戳破了 AGI 定义不断缩水的现象，关注 AI 行业真实进展的人看完会重新审视“AGI 已实现”这类说法。
6月3日
Gary Marcus：Claude Code 等工具证明了我关于神经符号 AI 的论点
Gary Marcus 的回应澄清了关于深度学习局限性的常见误解，关注 AI 架构争论的读者会看到他的预测如何被 Claude Code 等产品验证，值得点开了解他的完整论点。
6月2日
6月1日
行业13:06
Gary Marcus重申五年前观点：大模型不足以实现通用AIMarcus的观点戳中了当前AI热潮中的核心争议，关注AI长期发展的研究者、从业者或投资者值得一读，看完会对大模型的局限性有更清醒的认识。
5月30日
行业12:24
Gary Marcus：与LLM对话是在与合成互动小说交流，而非真实存在Marcus 的观点戳破了 AI 拟人化的幻觉，对于所有使用 LLM 的用户和开发者来说，理解这一点能避免误判 AI 的能力和意图，值得深思。
5月29日
论文10:13
Gary Marcus：LLM 的幻觉源于概率重构，非训练数据Marcus 戳破了“幻觉只靠清洗数据就能解决”的迷思，做 AI 安全或法律 AI 的团队值得深思——模型概率本质才是硬伤。
5月28日