Nvidia和Meta的AI理念是否冲突？何恺明怎么看OpenAI的Scale Law，双通道残差神经网络还有什么缺陷？

认为Nvidia明年出来的Blackwell系列能创造奇迹，实际上是基于OpenAI的Scale Law：大模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量三者的大小相关，而与模型的具体结构（层数/深度/宽度）基本无关。

何恺明是提出双通道残差神经网络的主要研究者，怎么看OpenAI的Scale Law，神经网络的结构是否需要进一步改进？

一向对AI思想跟风很快的田渊栋说不赞成Scale Law，Yann Lecun怎么认为？

要研究双通道残差神经网络的缺陷，需要研究mirror neuron现象和自由意志问题，需要追溯赫拉克利特的思想、建立新的科学逻辑，巴门尼德体系有问题。Universal Approximation Theorem（UAT）至少有两个严重问题。

从事AI应用的巨头实际上在红海里争霸，这主要是零和游戏。一家成功，会抢了其他厂商的生意。所以股市整体因AI狂涨，是自相矛盾的大泡沫。Meta的主要问题是内容的问题，缺乏有吸引力的内容，就无法从其他内容公司那里抢生意。

AI生成的内容，会助长诡辩，淹没真相，造成人类智力的熵趋势。就是降低人的智力，使美国进一步丧失竞争力。智力的进化和退化，是智力科学的主要研究问题，生命科学无法研究。生命科学只能研究演化。