布林：Transformer能通向AGI
Transformer 能不能通向 AGI，是技术路线之争；但对做产品和应用的人来说，更重要的是它还缺什么能力。我会看三件事：能否长期记住目标而不是每次重新开始，能否在真实环境中行动并获得反馈，能否发现自己的错误并主动修正。只会生成一个漂亮答案，和持续完成复杂任务，中间还有很长的工程距离。这也是为什么模型之外，记忆、工具调用、检索、评测、权限和人工兜底越来越重要。即使底层架构最终没有发生革命，围绕模型补齐的系统能力也会决定应用能不能真正交付结果。对从业者来说，没必要把全部判断押在一条架构路线上。把产品做成模块化、可替换、可评测，可能比争论谁是终局更实际。你认为当前模型距离可靠智能体，最缺的是记忆、推理、行动还是自我纠错？
发布于 湖北
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