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两种 AI 研究缩放律：人力瓶颈与模型瓶颈
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先了解这件事
AI 综述
2026 年 10 月 16 日，AGI Hunt 报道了 menhguin 提出的观点：AI 科研进展存在两条缩放律。第一条是「人类瓶颈路线」，即给一批「爱因斯坦」级研究者配上 ChatGPT Pro 等工具，靠人力推动研究；这条路线在前期进展和融资上更快，但产出被「能招募、雇用并榨出工作时长的人类天才数量」封顶，上限为「爱因斯坦级」。第二条是「模型瓶颈路线」，即等待模型本身变得比爱因斯坦更聪明之后，直接多花 token 来推进研究；这条路线不受人力数量限制、上限更高，但需要等待模型能力实现跨越。报道未给出两条路线的具体时间表或量化结果。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月16日 20:07
menhguin 提出 AI 科研的两条缩放律：人类天才路线有上限，模型路线上限更高但需等待模型变强。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- AGI Hunt两种 AI 研究缩放律：招爱因斯坦有上限，等模型更聪明再堆 token
menhguin 提出 AI 科研进展存在两条缩放律：给一批「爱因斯坦」配 ChatGPT Pro 的人类瓶颈路线，和等模型本身变得比爱因斯坦更聪明后直接多花 token 的模型瓶颈路线。前者前期进展与融资更快，但产出被能招募、雇用并榨出工作时长的人类天才数量封顶，上限为「爱因斯坦级」。后者不受人力限制、上限更高，但需等待模型能力跨越。
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