本文深入剖析了Ilya Sutskever十年前对深度学习的超前洞察，他从数学背景出发，提出机器学习“反直觉”但“务实够用”的独特哲学，并强调数据与通用性在模型演进中的核心作用。这些见解精准预言了Transformer和LLM时代的商业爆发，同时也引发了对AI“黑箱”本质与未来人类认知边界的深层哲学思考。

苹果公司发布论文《思考的幻象》，质疑大语言模型（LLM）的推理能力，认为其在复杂逻辑任务中性能崩盘。然而，一篇由独立研究员Alex Lawsen和Claude Opus 4共同撰写的反驳论文《思考的幻象的幻象》指出，苹果的评估存在严重缺陷，包括对Token输出限制的忽视、测试题目不严谨以及评估方式的片面性。这场辩论不仅揭示了当前AI评估方法的局限性，也引发了对AI智能本质和未来发展路径的深层思考。