精选理由
Google DeepMind这篇论文把AGI到ASI的四种路径拆解得明明白白，递归改进和多智能体集体两条线特别值得关注。
Google DeepMind发布论文《From AGI to ASI》，提出从AGI到ASI的四种技术路径：持续扩展算力/模型规模/数据/测试时推理、算法范式转变、递归自我改进、多智能体集体智能。论文指出递归改进是最不确定的路径，因为AI加速AI研究可能遇到真实测试、稀缺硬件或新想法瓶颈。多智能体集体被作者视为最被低估的路径，通过专业化、速度和协调可超越单个模型。ASI可能不是单一事件，而是AI帮助创造更好AI和科学工具带来的加速链。
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Google DeepMind发布论文《From AGI to ASI》，提出从AGI到ASI的四种技术路径：持续扩展算力/模型规模/数据/测试时推理、算法范式转变、递归自我改进、多智能体集体智能。论文指出递归改进是最不确定的路径，因为AI加速AI研究可能遇到真实测试、稀缺硬件或新想法瓶颈。多智能体集体被作者视为最被低估的路径，通过专业化、速度和协调可超越单个模型。ASI可能不是单一事件，而是AI帮助创造更好AI和科学工具带来的加速链。
完整报告： arxiv.org/pdf/2606.12683 源： x.com/rohanpaul_ai/s… Rohan Paul @rohanpaul_ai Beautiful paper from Google DeepMind. Explains the pathways from AGI to ASI, and why that jump could happen through several routes. The aut…