На мою думку, Дваркеш готував із цим: -Парадокс RLVR: Лабораторії витрачають мільярди перед випікуванням конкретних навичок, що створює фундаментальну напругу: якщо ми близькі до людейоподібних учнів, це робить усе це попереднє навчання безглуздим, бо вони навчатимуться на практиці. -Справжня цінність людської праці: Нам не потрібні індивідуальні навчальні конвеєри для кожного мікрозавдання; Поточний ШІ це робить. -Дифузійна затримка = подолання: Якби моделі були еквівалентними людині, вони інтегрувалися б швидше, ніж співробітники [Можна сперечатися — походження даних, бізнес-впевненість у надійності, страхи заміни тощо можуть обґрунтовано зупинити впровадження ШІ; але ми все одно всі були б переконані, що це кращий варіант, а це ще не так, тож суть залишається, на мою думку]. -Відбулося зміщення цілей: ми вирішили те, що вважали вузькими місцями в AGI (наприклад, міркування), але поки що не можемо автоматизувати 95% роботи з знаннями. Інтелект — це більше, ніж ми усвідомлювали і визначали раніше, і це нормально визнавати. -Вузьке місце безперервного навчання: майбутня вибуховість ШІ залежить від розв'язання безперервного навчання — агенти задіяні, навчання на досвіді, об'єднання знань у «колективний розум». Далеко від цього, але оптимістично, ми можемо туди дійти!