随着大型语言模型（LLM）朝着通用能力迈进，并以通用人工智能（AGI）为最终目标，测试其生成问题的能力也正变得越来越重要。尤其是在将 LLM 应用于高级编程任务时，因为未来 LLM 编程能力的发展和经济整合将需要大量的验证工作。
通用人工智能AGI可能是人类历史上最重要的技术，但这个词本身长期模糊不清、标准不断挪动。随着窄域 AI 把越来越多“看似需要人的智慧才能干”的活干得有模有样，人们对“什么才算 AGI”的门槛就跟着改，导致讨论经常流于口号，既不利于判断差距，更阻碍治理与工程规划、我们也很难看清当下 AI 距离 AGI 还有多远。
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组（后简称“团队”）推出PromptCoT 2.0，要在大模型下半场押注任务合成。实验表明，通过“强起点、强反馈”的自博弈式训练，PromptCoT 2.0可以让30B-A3B模型在一系列数学代码推理任务上实现新的SOTA结果，达到和DeepSeek-R1-0528, OpenAI o3, Gemini 2.5 Pro等相当的表现。
9月24日，在杭州召开的云栖大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭发表主旨演讲，他认为实现通用人工智能AGI已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能ASI。
在大多数人眼中，《我的世界》（Minecraft）只是一款自由度极高的沙盒游戏。 而在香港科技大学（广州）与腾讯联合团队的眼中，它却是一座可以演练通用人工智能的“数字练兵场”。
有史规模最大的开源科学推理后训练数据集来了！ 上海创智学院、上海交通大学（GAIR Lab）发布MegaScience。该数据集包含约125万条问答对及其参考答案，广泛覆盖生物学、化学、计算机科学、经济学、数学、医学、物理学等多个学科领域，旨在为通用人工智能系统的科学推理能力训练与评估提供坚实的数据。
下一代通用人工智能的基石：大模型记忆机制。今年的WAIC，依旧火爆。 闷热的上海、拥挤的展台、扎堆的AI大模型——这些都是历年WAIC的常态，但今年有些变化。
2025年8月，OpenAI将正式发布下一代大模型GPT-5！这一备受瞩目的升级版AI由CEO奥特曼亲自预热，集成了o系列推理能力，定位为通往AGI（通用人工智能）的关键一步。
在我看来，没有空间智能，通用人工智能就不完整。这是“AI教母”李飞飞在最新访谈中对AGI的判断——是的，李飞飞也开始谈论AGI了。
迈向通用人工智能（AGI）的核心目标之一就是打造能在开放世界中自主探索并持续交互的智能体。随着大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的飞速发展，智能体已展现出令人瞩目的跨领域任务泛化能力。
