Mozi (@yeahhe) 在 【探讨】我眼中的 AGI:临界点在于形成“闭环(Loop)”,而非特定架构 中发帖
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AGI 的诞生不只由基座模型的能力(参数量、跑分)决定,更与周边工程应用的成熟度息息相关
一、 什么是闭环?
简单来说,就是 AI 能不能做到:自己生成数据、探索物理世界、自己评估、自己迭代、自己训练出一个更强的自己。
二、 AGI = 泛化的完美闭环
能够在复杂世界中运转的“泛化的完美闭环系统”
破除“模型坍塌”: 纯靠 AI 自己生成数据训练自己会走向同质化。闭环必须能自主从物理世界获取真实反馈,建立基于客观规律的自我验证标准,而非死循环。
场景泛化与容错:
在数字空间: 允许试错,但模型必须具备极强的“发现错误并自动修正”的能力,多次迭代逼近正确。
在物理空间: 试错成本极高,闭环必须能在高度严谨的虚拟仿真中完成无数次演练后,再降临现实。
动态的资源调度与求助: 自主决定何时调工具、何时搜索。在 A...