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本文指出，当前AI模型的性能提升主要依赖海量数据和算力投入，而非样本效率的根本性突破。通过对比人类与AI在数据需求上的巨大差距，文章探讨了这种低效率对AI自动化白领工作和自我研究能力的影响，并质疑当前Scaling Law路径能否弥补这一差距。