ai 和人类的差距，我觉得现在已经不用看刷题成绩了。

模型技术和人脑神经网络有两个根本不同的机制，

第一是有限上下文。

第二是模型无状态。

这两个问题是相关的。一个优秀的人类工程师之所以不需要海量的上下文也能更好的交付结果，是因为他的大脑神经元网络是 有状态的。

模型因为带状态需要的能量太高了，所以现在超大规模神经网络都是无状态的。

靠今天兴起的提示词工程拆分任务交给 ai 完成，可以提升效率，交付结果。

但是很难通向 agi ，他更多的是对人类常年理解和积累的有状态大脑袋一种低级模拟。

这就类似于人是一直活着的，而 ai 只有在有输入和有能源的时候，才活一次。

虽然可能是连贯任务，但是第二个对话，其实对他来说，已经是前世了，需要查询某些遗留的上下文来重新理解环境信息。

所以，你会看到 ai 刷题的能力不停增强，甚至在有些简单任务上超越人类。

但是他不会通向 agi 。这是一种和我们不同的智能。。。[黑线]