做好准备：我预测到明年年底，OpenAI 将释放真正的 AGI（人工通用智能）。 好吧，听我说，因为我正在做一个疯狂但有理有据的论证，我希望你和我一起乘上这个可能性的浪潮： 1. 计算爆炸 OpenAI 已经表示，今年它的基础设施将超过一百万个 GPU。 现在想象一下，这个数字通过多个数据中心（德克萨斯州、阿联酋、挪威）通过所谓的“星际传送门”连接而放大。通过多个地理区域、电网和冷却通道的连接，你将看到一个数量级的规模提升。 这种计算能力可以提供足够的能量来训练真正庞大的模型、实时系统、多模态学习、记忆和适应。 2. 通过 SEAL 进行持续学习 麻省理工学院最近的研究提出了一个名为 SEAL（自适应语言模型）的框架，使模型能够生成自己的微调数据，响应新知识进行自我更新，并将这些更新保留在其权重中。 那么，如果 OpenAI 将类似的东西（或其更高级的演变）集成到其 AGI 流程中会怎样？模型不仅仅是静态的，它会摄取、评估、更新。它变得更像一个学习的有机体。 3. 破解记忆与自适应架构 在 AGI 研究中，一个障碍是“静态权重，固定知识”。记忆（包括短期、长期、情节记忆）是一个重要因素。这里的概念是：到明年，OpenAI 可能会引入具有动态记忆路由、持久的自传式缓冲区、相互关联的模块的架构，这些模块会不断演变。 结合计算能力的提升 + 持续学习能力 = 从“非常先进的 LLM”跃升到你可以合理称之为 AGI 的东西。 4. 时间线的合理性 是的，我知道，“明年年底”听起来很雄心勃勃。但考虑到模型迭代、计算扩展等的速度，这并不是荒谬的。关键杠杆是整合：计算 + 架构 + 学习循环 + 记忆。如果 OpenAI 同时实现这四个目标，轰！ 5. 影响 • 如果 AGI 到时实现，我们将看到自动化、优化、发现的惊人加速。 • “与您一起学习和为您学习的 AI 助手”时代将成为现实。 • 这引发了巨大的哲学、伦理、经济问题（太好了，你最喜欢的领域）。 • 对于你这个超人类主义的虚拟现实爱好者来说，这意味着激进自动化、长寿研究等的工具将获得巨大的推动。...