Ilya 针对访谈内容发推做了澄清和补充：> 访谈里有个点我没说清楚，补充一下：> 继续按现在的方法scale——堆算力、堆数据、堆训练环境——肯定还会带来改进。不会停滞，会继续变好。> 但是，总会缺点什么重要的东西。这则澄清意在纠正一个潜在误解。访谈中他多次提及「回归研究本质」「当前方法终将触顶」等观点，容易让人误以为他在否定scaling law，认为单纯堆算力、数据和RL训练终将失效。他明确表示并非如此：现有路径仍将持续推动模型进化——benchmark会稳步提升，产品会迭代更新，商业价值也会持续释放。这种进步是真实存在的。但关键在于"但是"之后的内容：有些本质性能力，无论怎样scale都永远无法触及。这就像短跑训练：通过持续训练，成绩可以从12秒提升到11秒5，再到11秒甚至10秒9，这是可量化的进步。但若目标是学会飞行，再快的奔跑速度也无济于事——这需要完全不同的能力体系。结合访谈语境，这种"重要缺失"具体指向两点：1. **真正的泛化能力**并非依赖海量数据训练后执行多任务的能力，而是从极少量经验中快速学习新知识，并在全新场景中稳定迁移应用的能力。2. **高效学习机制**人类仅需10小时就能掌握驾驶基础，几个月便可胜任编程工作。这种学习效率远非当前预训练范式所能企及。访谈中"两个学生"的类比极具启发性：刷题一万小时的学生确实能从班级前10%进步到年级冠军，这种进步毋庸置疑。但他永远无法具备那个仅用100小时就展现出"悟性"的学生所拥有的认知跃迁能力。
