Unverified50% confidenceOpinionExact time
大型语言模型的规模逐渐逼近工程优化的极限，单纯依靠堆叠算力和数据的暴力扩展路线开始遇到瓶颈
1
Sources
50%
Confidence
Medium-term (~90 days)
Relevance
8/13/2026
First Seen
Valid until: 11/11/2026
Sources
Related Claims
Unverified当前大模型能力的瓶颈已从模型不够聪明转移到系统不够完善，模型能力的边际提升越来越小而系统工程层面的优化空间巨大72% similarUnverified代理化场景对模型的工具调用和长程规划能力要求更高，而这些维度是传统代码生成基准难以充分衡量的70% similarUnverified过于严苛的策略会频繁打断工作流迫使开发者绕过工具，过于宽松则失去护栏意义，二者需要平衡70% similarUnverified将大型语言模型应用于实时安全审核的成本和延迟仍是主要障碍，导致安全层与生成层之间存在能力代差70% similarUnverifiedSWE转MLE的最大障碍不是写代码，而是数学与统计直觉的长期积累，难以速成69% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/740890API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/740890MCP
get_claim(id=740890)