我觉得这个是往前了一步，但是离AGI还是有一定的距离。现在在o1 中把不少精力放在了推理上，这更加符合人类的思考方式。在o1之前，llm只是一个死记硬背的孩子（llm

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我觉得这个是往前了一步，但是离AGI还是有一定的距离。现在在o1 中把不少精力放在了推理上，这更加符合人类的思考方式。在o1之前，llm只是一个死记硬背的孩子（llm

发布时间: 2024-09-16 12:30:26

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我觉得这个是往前了一步，但是离AGI还是有一定的距离。
现在在o1 中把不少精力放在了推理上，这更加符合人类的思考方式。在o1之前，llm只是一个死记硬背的孩子（llm
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9个月前由雷尼尔提交

我觉得这个是往前了一步，但是离AGI还是有一定的距离。
现在在o1 中把不少精力放在了推理上，这更加符合人类的思考方式。在o1之前，llm只是一个死记硬背的孩子（llm 本质上是一种数据压缩）。现在的o1，让机器有了一定的推理能力。所以在特别注重推理的领域，数理，解码，等领域有了非常不错的表现。也可以推断，o1 在程序调试，在漏洞挖掘领域也会有非常不错的表现。

但是，这和我们人类还有那些差距呢？
对于新知识的获取与及时调整，aka 真正的学习能力。
人类有长期记忆，可以类比于，训练好的大模型。但是人类随时可以通过新的知识，学习新的内容，来解决问题，最后更新我们的长期记忆。
这部分其实是有类似的模型的。
这就需要动到底层的transformer模型了，现在比较promising的是TTT模型。Test-Time Training (TTT)。
但是最终的模型什么样的，现在谁都不确定，但是transformer这大概率承担不了AGI的重任。

AGI 的路还有很长要走。

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