算法不重要，AI的下一个范式突破，「解锁」新数据源才是关键

人工智能在过去十五年取得了显著进步，尤其是最近五年，主要得益于深度神经网络、Transformer语言模型、RLHF和推理模型的发展。康奈尔大学博士生JACK MORRIS认为，未来突破可能依赖于视频数据和实体世界数据。

研究显示，这些突破更多地源于新数据源的利用而非全新的算法创新。AI领域的进步将持续，尽管范式转变级别的重大突破不常见。