一项由斯坦福大学团队主导的严谨研究揭示，多数新型大模型优化器宣称的1.4至2倍加速效果存在“陷阱”，在严格测试下实际加速远低于预期，且随模型规模增大而衰减至约1.1倍。这项发现不仅挑战了AI研发效率的现有认知，更强调了科研诚信、严格基准评测的重要性，并预示着未来大模型成本降低将依赖于硬件、数据、架构等多维度系统性优化，而非单一算法的“魔法”。