锯齿状智能与能力边界诊断

Demis 对当前 AI 的能力边界有极其清醒的认识。他提出：LLM 的能力是「锯齿状」的——可以同时解决国际数学奥林匹克金牌级难题，却在基础逻辑、算术、简单常识问题上翻车。这种不均匀的能力分布，根源在于 LLM 的能力完全取决于 RL 训练覆盖的领域。产品人需要主动探索模型的能力边界，区分「高峰」和「断崖」。