2025年10月，ChatGPT的热度明显降下来了。以前我朋友圈里做AI产品的朋友，天天晒LLM（大语言模型）的新功能，现在却开始聊“神经形态计算”“...
2025-10-25 0
LLM遇“天花板”！参数再大也不会“讲道理”，新路径来救场
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2025年10月25日 15:14 0
admin
2025年10月，ChatGPT的热度明显降下来了。
以前我朋友圈里做AI产品的朋友，天天晒LLM（大语言模型）的新功能，现在却开始聊“神经形态计算”“具身AI”这些新词。
这不是他们跟风换话题，是行业真的变了计算社区联盟刚发的报告说，想实现通用人工智能（AGI），不能只靠把LLM的参数越做越大，得走六条全新的技术路径。
早几年OpenAI的萨姆・奥特曼说2025年能搞出AGI，我还挺信的。
结果GPT-5出来后，朋友跟我吐槽，“参数比GPT-4翻了倍，可让它纠正数学题步骤，还是错得离谱”。
这才发现，LLM就像只会背书的学生，背再多书，也学不会“讲道理”。
下面就跟大家掰扯掰扯，LLM为啥走不通单一路，这六条新路径又能帮AI补上哪些短板。
LLM遇到“天花板”
LLM最大的问题，用AI科学家兰斯・艾略特的话说，是“范式局限性”。
简单讲，就是它的核心是“统计学习”靠读海量文本，学里面的文字搭配规律，可没真正理解内容。
我朋友做过个测试，让GPT-5分析“小明把杯子碰倒，水洒了”的因果，它能说“因为碰倒杯子所以洒水”，但问“如果杯子是铁的，水还会洒吗”，它就绕圈子，说不出“跟杯子材质没关系，关键是倒了”。
这就是所谓的“扩展性悖论”，参数从1750亿加到万亿，某些任务性能是涨了，但到了逻辑推理、因果理解这些核心能力上，就像撞到了天花板。
更麻烦的是，以前行业把钱都砸在LLM上，2023年全球AI投资里70%都给了生成式AI和LLM。
我另一个做创投的朋友说，去年有不少公司就靠“LLM微调”讲故事融资，结果产品没竞争力，今年倒了一大批。
本来想觉得“参数再大点总能行”，后来发现根本不是规模的事。
AI发展史早证明了，每次大突破都得换底层架构以前符号AI不行了，来了深度学习；现在深度学习里的LLM遇阻，自然得找新路径。
计算社区联盟的报告说得挺实在，当前LLM时代就是个“过渡阶段”，不是AGI的终点。
六条新路径“补短板”：有的让AI“懂逻辑”，有的让AI“会动手”
既然LLM有短板，那六条新路径就是给AI“补功课”的，每条都有针对性。
先说说神经符号AI，这玩意儿有点像“给AI补逻辑课”。
它把深度学习的“看图识物”能力，和传统符号系统的“按规则推理”结合起来。
我朋友公司试过用它做法律文档分析，LLM能找出关键词，但分不清“条款A是前提，条款B是结果”，神经符号AI就能理顺这个逻辑链，出错率降了不少。
这对需要精准推理的领域太重要了，比如医疗诊断、法律分析，总不能让AI靠“猜文字搭配”下结论。
再看神经形态计算，这是从硬件上“模仿大脑”。
传统芯片是冯・诺依曼架构，数据存和算分开，耗电大；神经形态芯片像大脑神经元一样，存和算放一起，能效比高得多。
英特尔的Loihi芯片，能效是普通GPU的100倍。
我朋友去中科院交流过，他们做的“天枢”芯片，在处理多模态数据（比如同时看图片、听声音）时，反应比进口芯片还快，这对需要实时处理的AI场景，比如自动驾驶，太关键了。
具身AI则是让AI“接地气”，学会在物理世界动手。
LLM只靠文本学习，根本不知道“杯子拿太近会掉”“走路要避开台阶”。
具身AI就是让机器人在真实环境里练，比如波士顿动力的机器人，能通过触觉反馈调整抓东西的力度，特斯拉Optimus能自己绕开障碍物。
我看过一段测试视频，具身AI机器人整理房间，会先把易碎品放稳，再搬重东西，这要是只靠LLM，根本学不会。
剩下三条路径也各有用：多智能体系统是让AI“分工合作”，比如一个AI管供应链数据分析，一个管决策建议，一个管执行反馈，比单个AI干所有事靠谱；
以人为本的AI是让AI“帮人不替代人”，比如微软Copilot，会根据人的习惯调整建议，不是硬塞答案；
量子AI则是“算得更快”，比如Google用它算蛋白质结构，比LLM快10倍，以后搞新药研发能省不少时间。
如此看来，这六条路径不是“互相抢饭碗”，反而能搭着用。
我朋友公司就在试“具身AI+神经符号AI”，让机器人先在现实里收集数据，再用神经符号AI梳理逻辑，结果机器人解决复杂任务的能力提了40%。
原来AGI不是靠某一条路跑到底，是把六条路的优势凑起来。
全球都在抢新赛道
这六条路径一出来，行业投资立刻变了方向。
2024年，神经形态计算的风投涨了不少，具身AI的投资也涨得厉害。
我创投的朋友说，以前找他聊LLM项目的人挤破头，现在都拿着神经形态、多智能体的方案来谈，“大家都怕错过下一波风口”。
科技巨头也在调整方向。
Meta本来重点做生成式AI，现在加了不少具身AI的投入，还搞了个平台，让不同公司的机器人共享数据；
Google把量子AI的研发团队扩了一倍，想在量子比特稳定性上突破；微软则在多智能体系统上发力，用在企业办公协同上，据说帮客户省了不少人力成本。
中国在这波转向里表现挺亮眼。
中科院的神经形态芯片，核心指标跟英特尔的不相上下，还支持多模态数据处理；
百度、阿里在多智能体系统上也有布局，百度搞的工业多智能体平台，能帮汽车工厂调度产线、检测质量，效率提了不少。
我朋友说，以前国外总觉得中国AI只靠应用层，现在在底层技术上，咱们也有能打的东西了。
不过有个问题得注意，这些新路径都需要跨学科人才。
比如神经形态计算，得懂计算机还得懂神经科学；具身AI，得懂机器人还得懂材料科学。
我朋友公司招这类人才，薪资比普通AI岗位高30%还难招。
好在国内高校开始搞“AI+基础学科”的实验班，比如清华的神经形态计算班，以后人才缺口慢慢能补上。
说到底，现在AI领域就像刚开完“路线调整会”，以前一条道走到黑的LLM，现在成了六条新路径里的“一员”，不是主角了。
未来想实现AGI，靠的不是某一个技术“单挑”，而是六条路径“组队”。
或许再过十年二十年，我们回头看会发现，2025年这次路线调整，就是AGI征程上的一个关键转折点。
毕竟，想让AI真正“通用”，光会读文本可不够，得懂逻辑、会动手、能合作，这六条新路径，正好帮AI慢慢学会这些本事。
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