AI 自我进化仍未实现，未来也不会一蹴而就，而是长期渐进的过程，预计耗时可能长达十年：
• 自我训练不是“有或无”的二元状态。以 GPT-5 训练 GPT-6 为例，初期效率远不及人类研究者，只有经过大量尝试后，模型才能逐步超越人类训练效果。
• 不同领域自我改进难度悬殊。容易改进的如基础幻觉修正与风格调整，中等难度是数学和编程，极难的是低资源语言（如仅有约 500 说者的特林吉特语），需要大量数据积累。
• 科学进步受限于现实实验，不单靠读文献或理论推演。即使超级智能能设计更高效实验，仍要等待实验结果，意味着速度虽加快，但不会出现爆炸式飞跃。
总结：AI 发展受多重瓶颈制约，非单靠智能或自我提升机制即可突破。各领域进展速率不同，整体是稳步加速而非快速起飞。
人工智能机器学习AI未来自我进化科技趋势
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