超级智能的概念指的是具有超越人类智能的智能水平，能够在各种任务和领域展现出灵活性、创造性和适应性。目前，用现有的数学和计算技术还无法直接构建出能称之为“超级智能”的系统。目前的人工智能系统，即使是最先进的深度学习模型，也只是在特定任务上表现出色，并不能达到真正的智能水平。

实现超级智能需要超越目前的计算能力和算法，涉及到更深层次对人类自身的理解和创新。这可能涉及到新的数学/物理理论、计算模型和算法，以及对人类认知的深入理解。当前的研究还处于初级阶段，我们对超级智能的本质和实现方式还了解有限。

商业性炒作的大模型和超级智能发展带来了巨大的潜力，但也伴随着一些潜在的风险和挑战。以下是一些需要注意的陷阱：

1、大模型和超级智能可能会被用于制造虚假信息、扩大不平等、侵犯隐私等不道德行为。管理者和开发者需要意识到这些风险，并采取相应的措施来降低其潜在的负面影响。

2、超级智能可能会变得超出人类的控制，并导致意想不到的后果。确保人类能够有效地监督和管理这些智能系统，以避免失控是至关重要的。

3、大模型和超级智能可能会受到开发者价值观的影响，导致对某些群体或价值观的偏见。建立包容性和多样性的团队，并确保算法的设计和训练过程中考虑到各种价值观是至关重要的。

4、大模型和超级智能的安全问题可能会带来严重的后果，包括数据泄露、系统攻击和滥用等。加强网络安全措施、数据隐私保护和系统防御是至关重要的。

5、大规模应用大模型和超级智能可能会改变社会结构、就业模式和人际关系等方面。政府、企业和社会组织需要密切关注这些变化，并采取相应的政策和措施来应对可能的负面影响。

同时，更需要警惕的是大模型与超级智能还存在技术天花板。

尽管大模型和超级智能的发展已经取得了巨大的进步，但仍然存在一些技术天花板，限制了它们的进一步发展和应用。一些主要的技术瓶颈包括：

1、训练和运行大规模模型需要大量的计算资源，包括处理器、内存和存储。当前的计算资源仍然存在限制，限制了模型规模和性能的进一步提升。

2、大规模模型的训练需要大量的数据来获取足够的信息和模式。然而，并非所有领域和任务都能够提供足够的数据，这限制了模型在某些领域的应用。

3、尽管已经取得了很多进展，但仍然存在许多挑战，如模型的稳定性、泛化能力和可解释性等。改进算法和架构设计是提升模型性能和应用广泛性的关键。

4、大规模模型的训练和推断需要大量的能源，这对环境造成了不小的压力。开发更加能源高效的模型和计算方法是当前亟需解决的问题之一。大规模模型的开发和应用还面临着安全和隐私问题，如模型的滥用、数据的泄露和算法的歧视等。加强安全和隐私保护是当前亟需解决的问题之一。

5、大模型中的多内层神经网络存在着线性函数与激活函数，这是致使机器学习出现幻觉的根源，从其内部无法消除。

综上所述，尽管大模型和超级智能具有巨大的潜力，但我们也必须谨慎应对相关的风险和挑战。只有在全社会的共同努力下，我们才能充分发挥这些技术的潜力，同时最大程度地减少其可能带来的负面影响。