Google DeepMind新論文提出從通用人工智慧到超級智慧的四條路徑：持續擴展（計算、模型規模、資料、測試時推理）、算法範式革新（超越Transformer架構）、遞歸自我改進（AI加速自身研發）、多AI 代理集體智慧（眾多專業AIAI 代理協作出超人類智慧）。擴展可能遇到資料、算力、能源瓶頸；遞歸改進最不確定；多AI 代理路徑最易被低估，通過專業化與協調能超越單個強模型。ASI可能不是單次躍遷，而是AI輔助創造更好AI的加速鏈。
Google DeepMind新論文提出從通用人工智慧到超級智慧的四條路徑：持續擴展（計算、模型規模、資料、測試時推理）、算法範式革新（超越Transformer架構）、遞歸自我改進（AI加速自身研發）、多AI 代理集體智慧（眾多專業AIAI 代理協作出超人類智慧）。擴展可能遇到資料、算力、能源瓶頸；遞歸改進最不確定；多AI 代理路徑最易被低估，通過專業化與協調能超越單個強模型。ASI可能不是單次躍遷，而是AI輔助創造更好AI的加速鏈。
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