AGI通用人工智能

AI先驱杨立昆（Yann LeCun）认为现在的大语言模型快过时了 如果你问杨立昆（Meta首席AI科学家、图灵奖得主、纽约大学数据科学家、人工智能先驱）关于ChatGPT、Gemini、Llama这些大语言模型（LLM）的未来，他的回答可能吓你一

【超强AI学霸来袭！AlphaEvolve让电脑自己写代码搞发明】 听说过会写作业的AI吗？现在有个更厉害的"AI学霸"叫AlphaEvolve！它把谷歌最聪明的大脑（Gemini模型）和自动批改作业的机器老师组合在一起，专门解决最烧脑的数学题和计

（拍大腿）哎呦喂！我跟您说个超级劲爆的冷知识——计算机界两大神仙70年前就把生物学的天机给泄露啦！ （掏出小本本）咱先唠唠冯·诺伊曼这尊大神。这位爷可不得了，左手玩转原子弹研发，右手发明现代计算机架构，结果1951年喝着咖啡突然一拍脑门："卧槽！生孩子这事

一年之内，最聪明的人工智能在门萨挪威（Mensa Norway）测试中智商暴涨40分——从96分直接飙到136分。 一年光景，AI就从普通人水平跃升到比全世界绝大多数人都聪明。 那么再过一年呢......

太疯狂了！科学家们最近发现，像GPT这样的大模型（LLM）在处理数字时，用的根本不是我们人类那套计算方法。它们竟然把数字变成"螺旋线"上的点，然后用三角函数来算加法——就像用转圈圈的方式做数学题！ 具体来说是这样的：1. 数字变成"陀螺"：

2025 年将是人工智能的疯狂时代：2025 年是人工智能发展的疯狂一年。就在去年，ChatGPT、Claude 和 Gemini 还是人工智能发展的主角。 现在？我们有一场人工智能大战，每个人都在 Deepseek、Kimi、Meta、Perpl

今天正式发布了ARC-AGI-2测试标准。这是ARC-AGI系列的第二版. 所有其他 AI 基准测试都通过测试“PhD++”技能来关注超人的能力或专业知识。ARC-AGI 是唯一采用相反设计选择的基准测试 ：通过关注对人类来说相对容易但对 AI 来

过去二十年，所有公司都在追逐同一个东西：获取更精准的用户画像数据。这些数据既能帮他们打造更好的产品，也能构筑商业护城河。脸书记录你的社交面具和人脉，谷歌掌握你的搜索意图，亚马逊追踪你的消费习惯。但OpenAI呢？它直接拿走了你的灵魂。

这是来自Thane Ruthenis的AI悲观预测一文，作者认为，尽管这些模型在某些方面表现出色，但它们并没有达到真正的通用人工智能（AGI）的水平。以下是对这段文字的简化解释：模型的个性：通过让模型具有更好的个性，可以更容易地判断它们是否“聪明”。例如，Sonnet 3.5

大语言模型生成文字的方式是"概率采样"——不靠逻辑，而靠统计结果的坍缩。 人类身份可能同理，像流动的自我坍缩成情境Cont

过去几年，大家都在猜人工智能下一步会怎么发展。是搞代理智能体？推理机？还是真正的多模态？ 我觉得现在可以这么说：模型本身就是产品。 现在的研究和市场发展都在往这个方向走：

现在AI发展得特别火对吧？但有个挺吓人的事儿——咱到现在都不知道该怎么判断这些AI到底有多聪明、多有创意或者多会共情。为啥呢？因为现在用的测试方法全是照着人类标准设计的，本来就不适合测AI。 最近我们还发现，就算改改题目的说法，AI的考试成绩都能差

自从2022年OpenAI放出ChatGPT这个大招，科技公司就开启了"巨无霸模型"军备竞赛。各家疯狂砸钱建数据中心，就像小学生比谁家的乐高积木堆得高。但到去年年底，大家突然发现：光堆积木不灵了！GPT-4.5这个史上最大模型表现平平，就像学霸死记硬背考不过开卷考试。

DeepMind 推出“令人惊叹的”通用科学人工智能。 德国科学家都惊掉下巴：马克斯·普朗克研究所的Mario Krenn教授直呼："这论文绝了！第一次见到通用聊天AI真能搞出学术新发现！"啥意思呢？就是说，以前那些AI工具，比如DeepM

我们已经进入 2025 年 3 个月了……随着 Deepseek V3 新品和 Gemini 2.0 pro 实验版 03-25 的发布，今年迄今为止至少已发布了 17 个主要模型，其中 4 个模型在各种指标/基准/分析中独立占据了 SOTA 位置。 在这

Marginal Revolution 是一个知名的经济学博客，由乔治梅森大学的经济学教授泰勒·考恩(Tyler Cowen) 和 Alex Tabarrok 共同创立。 泰勒·考恩还撰写了多本书籍，涉及经济学、全球化、创新和文化等多个领域。他的著