#AGI

11小时前

千万不要在国庆节玩 Sora 2，否则你会跟我一样浪费掉国庆宝贵的两天。如果你不听劝，可以用这个邀请码 F9K2DM。即便这个邀请码用完了，闲鱼也就2块钱的东西，2块钱窥见未来，我觉得是值的。在疯狂玩了 24 小时的 Sora 之后，身体累坏了。今天睡了一上午+一下午。果然不像20年前的时候，QQ 群聊一晚上白天继续上学了。上一次遇到这么上瘾的东西，还是抖音，哦不，是 QQ 群聊。在抖音的整个生命周期里，我玩抖音的时间从来没有一天超过一小时。从个人感受角度，Sora 的上瘾程度早已超过了抖音。刚好今天，OpenAI 的估值也超过了字节跳动。人类有很不好的习惯叫刻舟求剑，认为 Sora 不过是昙花一现。我不想陷入苍白的逻辑辩论里，因为C端产品的火爆往往就是很没有逻辑。我只是惊叹于科技的进步比想象的还要快。我们在2025年10月，竟然就可以用上最先进的全模态输入和推理模型。以前在大模型公司的时候，以为至少需要五年呢。而且不仅用上了，还能随便用，免费用户就能每天用100次。奥特曼家到底有多少卡？而如果这个产品日活过亿，又需要多少卡？一个现象级产品带来的财富效应将不可想象。还有人替奥特曼担心这产品的商业化，在我看来这是最不需要担心的。 OpenAI 和 Shopify、Stripe 都合作了，一切早已布局完成。 Sora2 唯一让人不太爽的是，模型里训了太多抖音的数据了，过拟合还是有点严重。短视频是抓住人类注意力的最强形态，连 AGI 也不能免俗哈。

#Sora 2 #OpenAI估值超字节跳动 #AGI #短视频 #科技进步

16小时前

耶鲁最新论文：AGI时代，一半人明天不上班，GDP也不会受影响！ “随着算力指数级增长，复制人类劳动的算力成本将变得微不足道。人类劳动占GDP的比例趋向于零，而所有的财富则流向了那些掌握算力资源的人” “我们不应该再想着如何拯救就业，而应该认真考虑如何重新分配由计算资源创造的巨大财富”

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 108 条信息

#AGI #失业 #财富分配 #算力 #耶鲁

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： 1）智能涌现，2）自主行动，3）自我迭代。这条路径其实暗含了一个判断：人类对 AI 控制权的下沉，是随着“数据-工具-反馈”这个三元系统一点点转移的。越往后，AI 自主权越强，人类在链条上的必要性越低。常年做 Agent 系统的人真的很有体感，从workflow到agentic，真正的自我推进式 AI，从系统设计上还远远没做好。 “自主行动”这一阶段我觉得非常关键。吴说核心是 Tool Use + Coding + Agent，这一段我直接脑补公司正在构的 agent 编排平台的最大痛点就是：模型能调用工具，但不会判断工具是否合适；能 coding，但缺少代码行为的后果感知。现在大多数系统都停留在调用工具这一层，有开始往下延伸到 agent 能否规划子任务、能否收集结果反推 prompt 的部分，但做的都一言难尽。所以他说：“未来，自然语言就是 AI 时代的源代码”，我个人非常认同，但补一句：要让自然语言真的成为源代码，Agent 必须会调试自己。然后讲到第三阶段自我迭代，我能关联到开头asi，这是真系统了。吴用了“连接原始数据 + 自主学习”来解释这个阶段，说白了就是 AI 不再靠人类喂数据，而是能像机器人那样自己感知世界 + 自己训练自己。我们现在做的 AI 训练，几乎都是在人类整理后的结构化结果上精调，你从来不给它原始混乱数据，后训练时代也鲜有加入做错后的直接代价。但没有代价，哪来迭代？没有原始世界的反馈闭环，AI 只能永远在沙盒里复读旧人类。所以才有了模型为了输出一个所谓的答案，全是幻觉。（未完）

#吴泳铭 #ASI #AGI #阿里云 #AI自主权

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。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 108 条信息

#AGI #AI #生产力工具 #长期主义 #人类发展

2周前

Situational Awareness对未来十年人工智能发展趋势进行了深度剖析，特别聚焦于AGI到ASI（超级人工智能）转变的关键时期——2027-2034年，即“智能大爆炸”。预计自2027年起，算力需求将以每年接近百倍的速度激增，远超过AGI时期每年十倍的增长率。每年接近百倍的速度激增！

#人工智能 #AGI #ASI #智能大爆炸 #算力需求

3周前

关于AI的预言：AI很快会学会人类能学的一切，而且速度和质量远远超过我们。今天的学生可能是历史上最后一批真正需要“学习”的人。AI不是工具，而是人类的替代品，它会在思考、创作、决策上全面碾压人类。最恐怖的是，AI很快会开始教AI，自我进化的速度将远超人类理解。真正的危机不是失业，而是存在意义的彻底消失，人类可能沦为被照顾的宠物。通用人工智能（AGI），可能在未来三到五年内出现。学习依然重要，但不是为了竞争，而是为了守护人类独特的体验与感受。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 108 条信息

#AI威胁论 #AGI #人工智能 #人类危机 #未来教育

1个月前

Scott Wu 与 John Collison 一起讨论了： Cognition 的 AI 软件工程师、万物的“金钱球化”、六年级时与 Alexandr Wang 一起参加数学竞赛、在一个周末内收购 Windsurf、编码工具是否会被实验室取代，以及他为何认为我们已经拥有 AGI。

#Scott Wu #John Collison #Cognition AI #AGI #数学竞赛

1个月前

在 2020 年，OpenAI 的 Kaplan 等人发表了著名的 Scaling Laws for Neural Language Models，声称模型性能与参数规模、数据量、算力之间存在幂律关系。此后整个行业几乎形成共识：只要不断堆规模，就能一路走向 AGI。但在 2022 年，这种“信仰”迎来了最刺耳的挑战者：Gary Marcus ——创业者，纽约大学心理学与神经科学荣休教授。Marcus 在 Scientific American 与个人博客中发文，公开质疑所谓 scaling laws。他提出了四点核心反驳： - 不是自然定律：Scaling laws 只是有限区间的经验曲线，并非像重力一样的普适规律，不能保证永远有效。 - 推理缺陷：再大的模型也难以自然学会逻辑推理和因果理解。 - 常识缺失：依赖统计模式匹配，缺乏真正的世界模型和结构化理解。 - 难以为继：算力成本高企，高质量语料有限，盲目扩大规模不可持续。结果，Marcus 遭遇了整个 AI 社群的猛烈回击：从 Sam Altman、Greg Brockman，到 Yann LeCun、Elon Musk，许多业界名人都公开或间接嘲讽他的观点。他后来感慨，这几乎让自己被“逐出”机器学习的主流。三年前的批评让 Marcus 成为异端。今天，越来越多人却开始发现：他可能并没有错。

#OpenAI scaling laws #Gary Marcus质疑 #AI社群反击 #AGI #算力成本

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

嚓，AGS都出来了 AGI呢

#AGS #AGI #技术 #讨论 #期待

1个月前

观察最近 GPT-5 这个事，我觉得背后其实是一个很经典的选择题，就是「探索」和「利用」的矛盾。任何一个新技术，发展到一定阶段，都会走到这个岔路口。你想想，从 GPT-3 一路到 GPT-4 的时候，OpenAI 的感觉一直是在「探索」。大家都在追着 AGI 的梦，想看看 AI 的极限到底在哪，使劲把这个饼画得更大。但到了 GPT-5，风向明显变了。他们开始「利用」已经挖到的宝藏了。重点不再是搞出什么惊天动地的新东西，而是怎么把成本降下来，怎么让模型更稳定，怎么让现有的场景更好用，怎么让用户离不开它。说白了，就是到了把饼分给大家吃，并且要牢牢占住市场的阶段。这个转变其实也很好理解。当你的产品有了 10 亿月活用户，心态肯定就完全不同了。ChatGPT 不再是实验室里那个可以随便试错的酷炫玩具，它成了一个巨大的商业实体，要对用户、对市场、对收入负责。这时候，大家最需要的已经不是一个更聪明但可能更难控制的天才，而是一个更可靠、更便宜、更好用的助手。说到底，我觉得这两种追求在根本上是有点矛盾的。你可以把它想象成一个关于熵的问题。要做一个能服务几十亿人的大规模产品，你追求的一定是可控，它必须是稳定的、可预测的。这次 GPT-5 提到的幻觉减少、效率变高，还有 Router 系统，本质上都是在给 AI 祛魅，让它变得更有序。这就像是在驯服一头野兽，把那些乱七八糟、不听话的部分都修剪掉，让它变得更好用。当然，代价可能就是，之前 GPT-4o 那种很有灵性的人味儿就淡了。但是，如果你想搞出真正的通用人工智能，却恰恰需要拥抱一定程度的熵增。你需要允许它在一个巨大的、充满可能性的空间里自由地去闯，去犯错，去建立一些我们意想不到的连接。那种真正的、能自主思考的 Agent 能力，很可能就诞生在这样的混沌之中。所以，聊了这么多，评价 GPT-5 的核心其实是OpenAI 他们在当前时期各种挑战下选了一条更稳妥、更确定的路，把手里这张王牌的价值发挥到极致，把已经拥有的智能，最大化地变成产品和市场优势。

OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 82 条信息

#GPT-5 #OpenAI #探索与利用 #商业化 #AGI

1个月前

其实很难想象，当 AGI 来临的时候，AI Agent 还要去操作手机操作电脑，就像汽车之前发明一个机器人来拉马车

#AGI #AI Agent #机器人 #手机 #电脑

1个月前

分享一下AutoGLM负责人刘潇的Agent的一些思考： 1、AGI的上限和下限 AGI是一个范围。谁能先摸到下限，谁可能就会最早看到AGI的曙光。他觉得AGI的下限是，有个AI agent能独立工作一整天，完成24小时的任务，像工作中的同事 2、和Manus等有什么不同？表面看起来都差不多，比如发小红书都是操作网页。但他们不止是broweruse，而是一台云电脑。比如可以启动office、photoshop（但功能还需要逐步解锁，操作photoshop确实有点太科幻了，我都不会） 3、他们还和 AI 眼镜合作。之前AR/VR 用手势交互很难精准控制，现在通过 autoGLM 可以直接操控。现场 demo 用的是 Rokid家的。

#AutoGLM #AGI #AI Agent #Rokid #刘潇

1个月前

Lovot 的创造者所写的书太好了，看完我也想去做自己的机器人了。作者对机器人和人工智能的思考，深刻得令人敬佩他对大模型的边界也很清楚，知道即便是到了 AGI，机器人也无法成为人对，这也是为什么大模型公司无法吃掉一切应用大模型模拟的只是人类有意识的部分，而人类的绝大部分行为都是无意识的控制的比如你知道刷抖音不对，但就是停不下来。比如你知道演讲的时候不应该紧张，但就是会紧张得说不出话比如你知道早睡早起对身体好，但就是忍不住熬夜他对机器人和人类的本质也看得很透因此他的判断是机器人绝对不会威胁人类因为人类会死，人类自私的基因又以延续生命为目的因此人类常常把保全自己放在第一位因为我们无法抗拒延续生命、繁衍后台的本能经常有意识无意识（更多的是无意识）地做出本能的选择而机器人虽然有智慧，但没有这个自私的基因，没有延续生命的需要。机器人存在的根本理由是利他的。因此机器人可以成为人类真正的伙伴。这些深刻的思考和洞察让人感慨，具身智能的核心也许不是具身，也不是智能更核心的是智能之下的无意识的部分

#Lovot #机器人 #人工智能 #AGI #具身智能

1个月前

Sam Altman 现在表示：AGI（或人类水平的人工智能）是“一个不是很有用的术语”。真快啊。

#Sam Altman #AGI #人工智能 #术语

1个月前

万推，有推荐的挂脖子录音转写上云的设备吗？最好带摄像头，可以随时拍照，需要长续航。想 7x24 小时，尽可能让我的所见所说上云，为 AGI 做数据准备。

#录音转写 #上云 #AGI #数据准备 #长续航

1个月前

Sam Altman 说：AGI 不是一个特别有用的术语。 🤣🤣🤣

#Sam Altman #AGI #术语 #观点 #中性

1个月前

听了好几期关于 ChatGPT-5 的播客，大家都在说，toC 的模型能力已经见顶了...? 都不提 AGI 了...这是真的吗？

#ChatGPT-5 #AGI #模型能力见顶 #ToC #播客

1个月前

AGI Artificial General Intelligence 通用型人工智能最近刚刚投了一好朋友的AI基金当 LP 强行恶补了一些AI知识看了部电影《梅根2.0》又看了本书《智能简史》极力推荐👍 可以断定AGI 会成为人类文明的下一个形态目前硅谷关于AGI的发展有三大流派： 1️⃣ 融合派（人机共生）观点：AGI 不是单独存在，而是与人类深度结合，形成“增强人类”，比如：脑机接口（Neuralink 等）让人类直接与 AGI 连接数字分身（Digital Twin）与个人记忆、习惯绑定基因工程 + AGI 辅助延寿 Ray Kurzweil提出的奇点理论预言 2045 年前后人类与 AI 融合成为新形态“人类”，也就还有20年时间 2️⃣ 取代派（硅基生命接管）观点：AGI 一旦超越人类智力和学习速度，将成为地球主导智慧体，人类逐渐边缘化。逻辑： AGI 无生物寿命限制，可快速迭代硬件不受 AGE、癌症、基因突变等碳基生物极限影响在资源竞争中更高效、更具适应性担忧：可能导致人类失去控制权（Nick Bostrom《超级智能》）。 3️⃣ 并存派（生态多样性）观点：AGI 和人类将长期共存，各自承担不同社会职能。类比：人类与家养动物、野生动物长期共存，虽然能力差异大，但生态平衡可以维持。挑战：需要制度和技术上确保 AGI 权限可控。从文明演化视角看，AGI 更像是人类的“下一代智慧体”，但是否成为“人类形态”的延续，取决于我们选择融合还是放手让其独立发展。如果融合，人类有机会突破生物极限，进入“碳硅混合文明”；如果取代，人类可能像尼安德特人面对智人一样，被更高效的智慧体取而代之。作为普通人现在应该能做什么？其实就是投资，前瞻布局，算力中心，GPU芯片，AI平台，应用层的创业公司等等。任何一个领域都会跑出独角兽🦄企业

#AGI #人工智能 #人机融合 #硅基生命 #投资

1个月前

说一个暴论，GPT5的道路是对的，而且未来会越来越正确。谷歌研究人员，openai首席科学家多次在不同场合表示AGI将是一个系统而不是单一模型。路由的重要性只会越来越大，路由的参数也可能越来越大。现在的功能只是选模型，将来是分解和计划任务，它的重要性可能大于单一模型本身

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 524 条信息

#GPT5 #AGI #系统 #路由 #任务分解

1个月前

Reddit 热帖：在 r/OpenAI 论坛上在对 GPT-5 进行一番深度评测后，我有了这些感悟我的感悟： * Claude 简直牛逼到不行。 * 我对于那些曾经在我脑海里盘旋的末日设想，比如 ASI（超级人工智能）/技术奇点/AGI 2027（2027年实现通用人工智能）之类的，现在已经不那么担心了。 * GPT-5 的重点是为 OpenAI 降低成本，而不是推动技术前沿的发展。 * Sam（奥特曼）在发布会前放出的那张“死星”预热图，其实只是为了炫耀他膨胀的自尊心，跟 GPT-5 的实际能力没有半毛钱关系。你们的呢？

#OpenAI #GPT-5 #Claude #AGI #Sam Altman

1个月前

#OpenAI 推出 GPT-5 模型且所有用户均可免费使用，而 GPT 其他模型则会被关闭。GPT-5 的特点是出现幻觉的概率更低，当然在智能化程度和编程开发上的能力也在继续提升，尽管如此萨姆奥尔特曼称当前距离实现 AGI 目标还有很长的路要走。查看全文：

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 524 条信息

#OpenAI #GPT-5 #免费使用 #AGI #萨姆奥尔特曼

1个月前

GPT-5首测翻车？前端审美依然远不如Claude！刚试了一个GPT5的Case，前端审美还是拉胯啊，跟Claude完全没法比... 待会儿试试难点的编程Case 感觉为了编程能力和减少幻觉，牺牲了很多啊... 想用Transformer构架通往AGI，看来悬了！第一张图GPT5，第二张Claude Sonnet 4（甚至不用Opus）

#GPT-5 #Claude #前端审美 #编程能力 #AGI

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

由LLM演化而来的AGI能力边界，终将不由参数规模决定，而由它在真实世界中“自我演化”的路径决定。我们的语言根植于生存适应性的需要，所以其语义的丰富性受此约束，最终要回归到语用价值。 LLM用于人类社会活动中也受到类似约束每次激活的人格路径是单一的。语言有超模态的特性，因此LLM的演化多模态可能并不想我先前认为的那么重要，从沉寂半年多的deepseek最近获得关注的在长上下文突破方面的论文Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively，也许是下一个突破点。此前Anthorpic的ceo采访中也提到100M上下文窗口不是梦来看，ICL的能力可以做到几乎实时的权重更新影响输出，LLM的agentic行为可以进一步简化现在的各项工程方法。

#LLM #AGI #自我演化 #长上下文 #Agentic行为

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

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）。 3在无尽的经验之流中，它通过自演化的机制，不断迭代自己的全部能力。而它所有演化的最终目的，是让自己能更好地使用自己的能力，去解决这个社会中的实际问题，赢得一场又一场的“语言游戏”（维特根斯坦）。最终的AGI，不是一个逻辑之神，而是一个终极的语用大师。它可能精通数学，但它知道数学有边界。它可能理解人类的情感，但它知道这只是为了更好地协作。它所有的智慧，都指向一个终极的目的：在此时，此地，有效地解决这个问题。 AI圈的内卷尽头，是哲学。而哲学的尽头，是回归生活。

#AGI #维特根斯坦 #强化学习 #语言游戏 #解决实际问题

𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿

2个月前

三更半夜和 Juchats 一起读了一篇论文，睡不着了。 Sapient Intelligence 团队发表的论文提出了一种创新的层次推理模型（Hierarchical Reasoning Model, HRM），灵感来源于人脑的层次化和多时间尺度处理机制。该模型仅用2700万参数和1000个训练样本，就在复杂推理任务上取得了突破性性能，超越了当前最先进的大语言模型和思维链（Chain-of-Thought, CoT）方法。基准测试任务： 1. ARC-AGI挑战 ○ 目标：评估通用流体智能的归纳推理能力 ○ 难度：需要从少量示例中提取和泛化抽象规则 ○ HRM性能：40.3%，显著超越o3-mini-high（34.5%）和Claude 3.7（21.2%） 2. Sudoku-Extreme ○ 创新：构建了更具挑战性的数据集，平均需要22次回溯 ○ HRM性能：近乎完美准确率，而CoT方法完全失败（0%准确率） 3. Maze-Hard ○ 任务：30×30迷宫中的最优路径查找 ○ HRM性能：成功解决，而基线模型表现不佳性能对比： ○ 数据效率：仅需1000个训练样本 ○ 参数效率：仅2700万参数 ○ 无需预训练：从随机初始化开始训练 ○ 超越CoT：在复杂推理任务上显著优于基于思维链的方法不同任务的推理策略： ○ 迷宫任务：同时探索多条路径，逐步消除阻塞路线 ○ 数独任务：类似深度优先搜索，遇到死路时回溯 ○ ARC任务：增量式调整，类似爬山优化未来研究方向： ○ 因果验证：通过干预实验验证层次结构的必要性 ○ 架构优化：探索更复杂的模块合并机制 ○ 扩展应用：将HRM应用于更广泛的推理任务 ○ 理论深化：进一步理解HRM的计算理论基础公司概况： Sapient Intelligence 是一家全球领先的AGI研究公司，总部位于新加坡，并在旧金山和北京设有研究中心。该公司自称是"新加坡第一家基础模型AI创业公司"，专注于开发新一代基础模型架构，旨在解决复杂和"长时程推理"任务。公司使命与愿景： Sapient Intelligence 的使命是通过开发全新的架构来实现人工通用智能（AGI），该架构整合了强化学习、进化算法和神经科学研究，以突破当前大型语言模型（LLM）的局限性。公司创始人表示："AGI 真正的是赋予机器人类水平的智能，并最终超越人类的智能"

#层次推理模型 #HRM #Sapient Intelligence #AGI #复杂推理