同样重要的是，我们必须意识到：创造力无法被简化为数学或科学问题。算法与数据永远无法告诉我们「应该创造什么」。在这个被数据淹没的时代，我们很容易想让它回答所有创意上的问题。但它不会——因为它做不到，我们也不该这样要求。
While I was writing this blog post, Vercel's Malte Ubl published their own blog post describing some research work Vercel has been doing around improving the performance of Node.js' Web streams implementation. In that post they discuss the same fundamental performance optimization problem that every implementation of Web streams face:
，推荐阅读服务器推荐获取更多信息
"I feel proud to have a venue like it in Greater Manchester."
Wrap's senior specialist for food waste, Rosemary Brotchie, said the change would help "maximise the value that food can have".
其次，规模和可复制性完全不同。Altman 想强调「per query」的效率，但他忽略了：人类智能没法「复制部署」到数据中心里无限扩容。AI 的真正优势恰恰在于「训一次，用一辈子」，而人类是「训一次，用一辈子还得继续喂」。如果真要比「单位智能产出每焦耳能量」，AI 在规模化后确实可能碾压，但用「养孩子总成本」来类比，反而把这个优势给模糊掉了。