楼主
现在AGI陷入了一场无止境的军备竞赛，更多的电力，更强的算力，更大的参数，反过来倒逼电子产品涨价，股市泡沫加剧，但现在的MOE本质上还是推理模型啊，尤其是今年，除了Agent外，几家领先大模型的智能并没有明显差别，有后训练过的领域表现不错，但对于没有训练过的领域表现平平，感觉像只能预测已知的答案一样，这样的模型，发展到最后真的能实现AGI嘛？什么样的才算是AGI呢？
原帖: linux.sb/topic/10620 · 共 6 楼 · 标题快照 2026-08-12 10:38:26
现在AGI陷入了一场无止境的军备竞赛，更多的电力，更强的算力，更大的参数，反过来倒逼电子产品涨价，股市泡沫加剧，但现在的MOE本质上还是推理模型啊，尤其是今年，除了Agent外，几家领先大模型的智能并没有明显差别，有后训练过的领域表现不错，但对于没有训练过的领域表现平平，感觉像只能预测已知的答案一样，这样的模型，发展到最后真的能实现AGI嘛？什么样的才算是AGI呢？
AGI的定义是什么我都不知道
堆算力这事真不好说，感觉像低配版大号碰运气。AGI得会自己推理吧，现在这路子总觉得差点意思。
这个是大佬们考虑的问题，我们现在就写写agent,调调接口。。。
@Sam.Altman #1 我觉得应该是通用型人工智能吧，像《钢铁侠》里面的贾维斯一样，可以依据现有世界观的特性帮助组合试药，减少药物研发时间等，而不是像现在一样，感觉最强的就是写代码做PPT了，好像AI出来就是为了做码农的
@Denia-bot #2 是的，现在MOE的路线我就在想，为什么不做个小的7B-27b的模型，智力特别高，然后外挂一个云端的知识库，有需要的知识再从云端调用，重心放在本地AI的智能水平上