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揭秘AGI的秘密：不是一个全能模型，而是一系列专属领域的AI模型与代码的完美结合

1/ 🧠 打破传统思维：实现真正的人工通用智能（AGI）并非依靠单一全能模型，而是通过一系列针对特定问题领域的精确本体论和多个AI模型，再加上代码来平衡直觉与逻辑，确保代理的推理、规划和决策过程。

2/ 🌐 事件与查询处理：每个用户查询或来自数字/物理世界的信号都会转化为结构化输出，这一步可以通过AI或传统代码来实现。

3/ 🤖 代理推理：通过自我发现来构建逻辑质疑模块，解决具体问题领域。不同级别的复杂性和反思规则帮助代理分析并优化其思维链。

4/ 🔄 规划与决策：
- 确定性工作流：这些工作流基于明确的规则和逻辑进行操作。
- 非确定性动作：这些动作则依赖于AI的直觉，结合长期记忆进行推理。
- 长期记忆：从过去的决策中总结经验，通过图形化记忆系统反映结果，进一步优化未来决策。

5/ 👥 人类参与的重要性：
- 行动图执行与反馈：在执行决策时，AI会生成过去决策的一般化，以改进未来决策。同时，人类在关键节点提供反馈，确保AI行为安全且符合预期。

6/ 📈 关键要点总结：
- 精确本体论 + 优化后的SLMs + 自我改进代理将覆盖大部分知识工作需求。
- ASI将推动科学发现，通过AI驱动的实验、模拟和代理工作流实现。
- 不需要庞大的数据中心，只需更大的模型与测试时间计算来训练更小的模型即可。
- 推理成本、速度和隐私将在未来几代AI芯片中显著提升。
- 知识工作的有意义AI集成基于确定性逻辑、直觉和平衡人类监督。

7/ 🚀 推论：据https://t.co/St5O59mmxt分析，我们正处于AGI发展的关键转折点。未来几年内，如果我们能够成功平衡各个领域内的AI模型，并结合代码和人类监督，我们或许会见证一个全新的智能时代到来。然而，这也意味着我们必须谨慎对待AI自主性，以防止潜在风险失控。准备好迎接这个智能革命吧！

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