llm 分析（以及监管和 PMing）之所以困难，是因为相关的维度随着每一代前沿模型的出现而不断变化；仅仅将 x 或 y 轴设置为对数刻度并跟踪缩放法则是不够的，你必须真正努力思考模型在 2025 年、2024 年、2023 年等结构上的不同。 例如， 每个人关注 elo 两年，elo 被利用并失去信誉； 每个人关注代币价格三年，推理模型在每个任务的输出代币上有 10-40 倍的变化，代币价格失去意义。 你可以尽情收集数据，但如果你只是收集原始的时间序列，你可能会失去更大的视野。 （以及为什么像“ai 工程师并不存在，因为所有软件工程师都是 ai 工程师”这样的说法是自我安慰，除了在最琐碎的意义上永远不会正确）