📌 📄 内容摘要:
Mozi (@yeahhe) 在 【探讨】我眼中的 AGI：临界点在于形成“闭环（Loop）”，而非特定架构 中发帖
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AGI 的诞生不只由基座模型的能力（参数量、跑分）决定，更与周边工程应用的成熟度息息相关
一、 什么是闭环？
简单来说，就是 AI 能不能做到：自己生成数据、探索物理世界、自己评估、自己迭代、自己训练出一个更强的自己。
二、 AGI = 泛化的完美闭环
能够在复杂世界中运转的“泛化的完美闭环系统”
破除“模型坍塌”： 纯靠 AI 自己生成数据训练自己会走向同质化。闭环必须能自主从物理世界获取真实反馈，建立基于客观规律的自我验证标准，而非死循环。
场景泛化与容错：
在数字空间： 允许试错，但模型必须具备极强的“发现错误并自动修正”的能力，多次迭代逼近正确。
在物理空间： 试错成本极高，闭环必须能在高度严谨的虚拟仿真中完成无数次演练后，再降临现实。
动态的资源调度与求助： 自主决定何时调工具、何时搜索。在 A...
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