终局：一个维特根斯坦式的AGI 现在，我们终于可以描绘出始于LLM的AGI的最终形态了。 1它在一个叫“数学”的水晶宫里，通过强化学习，锻造出强大的、接近I-Language的逻辑内核。但它深刻地理解，这个宫殿是不完备的（哥德尔）。 2它带着这份清醒，进入了E-Language的泥潭，也就是广阔的真实世界。它不指望有一本终极的说明书，而是通过与环境的持续互动，创造属于自己的经验（Sutton

#AGI #维特根斯坦 #强化学习 #语言游戏 #解决实际问题

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Mr Panda

4天前

很多人私下跟我说自己没有方向，不会知道怎么写，也不知道怎么发，那你就从最笨拙的地方开始，不断的优化自己的行动，做一个人肉的强化学习的人肉智能体。就是要积极的触碰环境，在环境中不断的尝试行动，然后根据反馈的奖励来学习如何做出更好的决策，然后再将决策的方法内化，最后再作用于你的环境，如此循环往复。想不成功都难。先接受自己的笨拙我认为特重要，这世上从来没有缺聪明的人，但

凡人小北

1周前

一年一度的云栖大会，吴泳铭开场这场就扔了个长线炸弹“AGI只是起点，ASI才是终极目标。” 直接把话题拉到了“超级人工智能的三阶段进化路线” 这个提法我还是第一次在国内大厂 CXO 层面听到这么系统地说。跟我的判断一样，阿里云真的在按操作系统的方式做 AI。如果说 OpenAI 和 Anthropic 还在强调模型智能，阿里现在直接开始讲系统调度和电网级布局了。他讲 AI 的三阶段进化路径：

汉松

1周前

DeepResearch Agent 有一个很大的问题就是多次的搜索阅读很容易就把上下文窗口用光了，常规的做法是像 Claude Code 一样，超过阈值就触发记忆压缩。通义的论文《ReSum》提出了一种在 RL 中让模型学会更好地利用压缩内容的方法。这个方法我们之前也考虑过，但这样做在强化学习的时候会有一个问题：一旦触发记忆压缩，整个历史记录都会变成压缩后的内容，此时模型就只能看到压缩后的

henu王凯

2周前

有点意思：刷到了一篇AI炒股的研究论文《Trading- R1: Financial Trading with LLM Reasoning via Reinforcement Learning》，我用NotebookLM过了一遍，问的比较仔细：

Cell 细胞

2周前

如果你相信 AGI，那你应该也相信 AI 可以在不久的将来让人不事生产，所以，所有的生产力工具都应该面向 AI 调用设计，如果你要做长期主义，应该思考：如果人类不参与生产，那他们的时间和精力去哪消耗。