LLM 智能体（LLM Agent）正从 “纸上谈兵” 的文本生成器，进化为能自主决策、执行复杂任务的 “行动派”。它们可以使用工具、实时与环境互动，向着通用人工智能（AGI）大步迈进。然而，这份 “自主权” 也带来了新的问题：智能体在自主交互中，是否安全？
理想中的多模态大模型应该是什么样？十所顶尖高校联合发布General-Level评估框架和General-Bench基准数据集，用五级分类制明确了多模态通才模型的能力标准。当前多模态大语言模型在任务支持、模态覆盖等方面存在不足，且多数通用模型未能超越专家模型，真正的通用人工智能需要实现模态间的协同效应。
近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言理解、代码生成与通用推理等任务上取得了显著进展，逐步成为通用人工智能的核心基石。
近年来，具身智能领域发展迅猛，使机器人在复杂任务中拥有接近人类水平的双手操作能力，不仅具有重要的研究与应用价值，也是迈向通用人工智能的关键一步。
纽约时报专栏称，美国政府已知道通用人工智能（AGI）正在逼近。前美国AI顾问Ben Buchanan表示AGI对国家安全、经济繁荣等非常重要，但美国并没有为AGI做好准备。
我们的使命是确保AGI（通用人工智能）能够惠及全人类。能够初步实现AGI的系统已经崭露头角，因此理解当下所处的时代至关重要。AGI是一个定义相对宽泛的术语，但通常我们指的是一种能够在多个领域达到人类水平、处理日益复杂问题的系统。
今年 1 月，DeepSeek R1 引爆了全球科技界，它创新的方法，大幅简化的算力需求撼动了英伟达万亿市值，更引发了全行业的反思。在通往 AGI（通用人工智能）的路上，我们现在不必一味扩大算力规模，更高效的新方法带来了更多的创新可能。
2028年，预计高质量数据将要耗尽，数据Scaling走向尽头。2025年，测试时计算将开始成为主导AI通向通用人工智能（AGI）的新一代Scaling Law。近日，CMU机器学习系博客发表新的技术文章，从元强化学习（meta RL）角度，详细解释了如何优化LLM测试时计算。
"机器究竟还需要多长时间，才能真正具备人类大脑的认知能力？"这个困扰人工智能领域数十年的根本性问题，在2024年末再次成为全球科技界的焦点。
在 2024 年底，探索通用人工智能（AGI）本质的 DeepSeek AI 公司开源了最新的混合专家（MoE）语言模型 DeepSeek-V3-Base。虽然，目前没有放出详细的模型卡，但官方开源了V3的技术文档PDF。
