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Google DeepMind CEO：AGI已走在正确路上，但还缺最后一两块拼图
TL;DR · 一句话结论
哈萨比斯认为当前大模型路线正确，AGI还需持续学习、长效记忆和内省反思，预测2030年实现概率约50%。
主要内容
- 01哈萨比斯称现有大模型路径可行
- 02AGI缺持续学习、长效记忆与内省反思
- 03DeepMind仍在探索上述三个能力方向
背景
哈萨比斯是DeepMind联合创始人兼CEO，DeepMind长期致力于通用人工智能（AGI）研究。当前主流大模型在静态推理上表现优秀，但缺乏主动学习和持久记忆能力。
为什么值得关注
该观点明确了当前AGI路线与核心短板，帮助开发者理解模型能力的边界，并关注未来技术突破点如记忆机制和持续学习，对工具选型和研发方向有参考价值。
🇨🇳
对中国用户与市场
国内AI厂商可关注持续学习和记忆机制的进展，但哈萨比斯的预测为个人观点，不应作为技术路线决策依据。需结合国产模型实际情况评估。
继续关注
⚠尚未确定的部分
- ·哈萨比斯预测仅为个人判断，实际进展可能更慢或更快
- ·持续学习和长效记忆在工程上实现难度大
- ·AGI定义本身有争议，不同团队理解不同
→可采取的行动
- ·关注DeepMind后续关于记忆和学习机制的技术论文
- ·评估现有大模型在长对话和知识持久化方面的表现
- ·对于依赖AGI能力的产品，保持长期规划但避免过度押注
摘记
AGI还缺最后一两块拼图
#Google DeepMind#Demis Hassabis#AGI#DeepMind#大模型#持续学习#长效记忆
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