來自 Taelin（@VictorTaelin）的推文串

恐怕那些認為通用人工智慧還很遙遠的人，一定是在思考… “LLM 能否擴展到 AGI？” 而不是 “人類離通用人工智慧更近了嗎？” 他們似乎完全忽略了即將到來的突破，當然也不會考慮現有工具是如何加速這些突破的。他們看到 GPT-3、GPT-4、GPT-5，腦海中浮現出這樣的畫面：「GPT-7 會是通用人工智慧（AGI）嗎？」 然後他們意識到，顯然不會。於是，他們又認為通用人工智慧還需要很多年才能實現。 如果我沒記錯的話，Karpathy 花了大約一年才實現 NanoGPT。現在，請花點時間想像一下，一個能夠通過以下提示的模型是什麼樣的： “用純 C 語言編寫一個可運行的 GPT-2 克隆版本，但要加上…” 一旦這種技術出現並且廣泛應用，LLM（法學碩士）時代就將接近尾聲。我們將立即進入一個過渡時期，從現有技術過渡到下一代技術，因為世界各地的實驗室將以超高速進行研究和實驗，嘗試新的系統，探討智慧的本質。而最終的成果將是一個真正意義上的通用智慧系統。 說實話，我認為這會讓很多人措手不及，尤其是那些在大型人工智慧實驗室工作的人，因為他們已經習慣了LLM曲線。他們認為LLM曲線就是唯一的智慧曲線。但事實並非如此。 智慧的指數級成長是由一系列突破性進展所推動的。它始於生命，歷經細菌、魚類、恐龍、人類、火、農業、文字、數學、印刷機、蒸汽機、電子技術、電腦、互聯網，直至現今的法學碩士。每一項進步都加速了向下一步發展的進程。法學碩士並非最終的成果，而是倒數第二項。 我說的「2026年底左右的AGI」指的不是GPT-7，而是XYZ-1，它將由一個擁有GPT-6訪問權限的團隊來實現…