10:52rohanpaul_ai@rohanpaul_ai精选Google DeepMind 发布论文《From AGI to ASI》,探讨从通用人工智能(AGI)到超级人工智能(ASI)的四种可能路径:持续扩展计算与模型规模、算法范式突破(超越 Transformer)、递归自我改进(AI 加速 AI 研发)、多智能体集体智能。论文指出,扩展路径可能受限于数据、计算和能源瓶颈;递归改进最不确定,因需真实世界测试和稀缺硬件;多智能体集体智能最被低估,通过专业化与协调可超越单一模型。ASI 可能不是单一事件,而是 AI 辅助创造更好 AI 的加速链。论文Google DeepMindAGIASI多智能体递归自我改进推荐理由:DeepMind 分析 AGI 到 ASI 的四种路线原文
14:39IT之家(博客/媒体)软银 CEO 孙正义在 CNBC 采访中透露,OpenAI 已开始使用 AI 模型参与设计下一代模型,即“AI 设计开发 AI”。他认为这一趋势将加速人工超级智能(ASI)的到来,将此前预测的 10 年缩短至 2 年。孙正义称,人类工程师将难以独自设计更强模型,而 OpenAI 的 GPT-5.3-Codex 已是首个“参与创造自身”的模型。他本人每天使用 ChatGPT 2-3 小时,认为 AI 在多数科目上已超过人类。行业OpenAIASI孙正义AI 设计 AI软银10 个信源在谈推荐理由:孙正义的预测直接关系到 AI 行业的发展节奏,关注 AGI/ASI 进展的从业者和投资者值得留意——如果 ASI 真在 2 年内到来,现在的技术路线和投资逻辑都可能被颠覆。原文
18:54Ethan Mollick@emollickEthan Mollick指出,当AI实验室不再需要“前向部署工程”团队帮助客户整合AI系统、进行组织变革时,才表明他们真正相信ASI(超级人工智能)即将到来。目前企业仍需人工完成AI落地与系统集成工作,因此短期内许多职位仍相对安全。行业ASIAI落地组织变革就业影响推荐理由:该观点揭示了当前AI落地阶段依赖人工整合的现实,提示从业者关注AI应用的实际成本与组织变革需求。原文