AGI on Sone Blog

AGI 时间表从十五年缩到三年, 而架子上是空的

Tue, 30 Jun 2026 11:00:00 +0800

一个可观察的事实先摆在这里: 过去几年, AI 圈内人对 AGI 的预期从"五到十五年"压缩到了"两三年"。这是《纽约时报》专栏作家 Ezra Klein 那期著名播客的起点。他说, 一个接一个的人, 来自实验室, 也来自政府, 彼此独立地来告诉他: 它真的要来了。然后他做了一件主流媒体头牌评论员很少做的事, 公开站队: 我认为他们是对的。

从 76% 跌到个位数：一张新考卷暴露了推理模型的底

Thu, 25 Jun 2026 11:00:00 +0800

76% 和 4%，同一个模型，两张考卷。2024 年底 OpenAI 的 o3 在 ARC-AGI-1 上拿到 75.7%，“AGI 临近"的声音一度盖过一切。三个月后 François Chollet 的团队发布 ARC-AGI-2，同一批前沿模型重考：o3 掉到约 4%（每题还要烧约 200 美元算力），o3-mini 直接 0%，纯语言模型 GPT-4.5 也是 0%。人类这边呢，受控测试的平均分 60%，人类小组合作能做到 100%。

复盘的外壳，宣言的内核：Sam Altman 九年反思的读法

Thu, 11 Jun 2026 16:00:00 +0800

“我们有信心已经知道如何构建 AGI。“2025 年 1 月初刷屏的这句话，出自 Sam Altman 一篇看起来像新年随笔的博客。那条只带一个链接的帖子拿到三百多万浏览，点燃了当年第一场 AGI 大讨论。我最近把全文完整读了一遍，发现这篇不到两千词的文章比那句话有意思得多：它表面是九年创业复盘，骨子里是一份宣言，前面所有的叙事都在为最后那两段购买信任。

AI 干活的真问题: 第 100 次和第 1 次一模一样

Mon, 25 May 2026 15:00:00 +0800

教一个学生吹萨克斯, 但规则很怪: 学生吹完一次就消失, 你只能给下一个学生留一张字条, 写上前一个错在哪。这是 Dwarkesh Patel 那篇《为什么我不认为 AGI 近在眼前》里最有名的类比, 用来解释我们现在"教"大模型干活的真实处境: 改再多的系统提示词, 承载不了肌肉记忆, 你拿到的永远是出厂水平。