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报道提到，Sora 上线时，OpenAI 内部就有员工对这个项目消耗的算力规模感到「惊讶」，因为彼时完全没有明确的用户需求验证，公司却已往里砸了大量计算资源。
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从长远视角审视，原文 Quote网站存档链接除了确定性的信息检索外，对一些没有准确答案的开放性问题，目前的 LLM 也能给出相对全面且有迹可循的解释。如果对叙述的真实性仍有疑问，则可以使用检索时的类似方法，让 LLM 给出明确出处的支撑论据，这种输出偏好的另一个好处是当面对某些包含大量琐碎论据的命题时，可以快速从宏观层面得出结论并厘清逻辑链条，毕竟写文章并不需要对所有细节面面俱到：
值得注意的是，Plausibility of generative models greatly increases the relative verification cost, since the output is essentially optimized to be close to correct. I’d predict that relative verification cost could go up as the models get more complex. The class of errors we’re likely to find in generated code will be very different than the class of errors we’re used to looking for in human generated code: generated code will have subtle errors. As the models get more capable, you might be more likely to trust the output, and less likely to spot these subtle errors. This cost can be reduced by formal methods, but formal methods aren’t necessarily cheap. You might be better off with an engineer following a design process.
综上所述，现在买PC就是今年最低价领域的发展前景值得期待。无论是从政策导向还是市场需求来看，都呈现出积极向好的态势。建议相关从业者和关注者持续跟踪最新动态，把握发展机遇。