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网站可不可以做自己的专利,怎么建立一个自己的网站,闲鱼钓鱼链接,南宁企业网站摘要#xff1a;DeepMind CEO德米斯哈萨比斯#xff08;Demis Hassabis#xff09;在播客中提出AGI核心研发路径#xff1a;摒弃单纯LLM规模扩展#xff0c;聚焦世界模型与“无限训练循环”。其核心逻辑为通过Genie#xff08;交互式世界生成器#xff09;与SIMA#x…摘要DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯Demis Hassabis在播客中提出AGI核心研发路径摒弃单纯LLM规模扩展聚焦世界模型与“无限训练循环”。其核心逻辑为通过Genie交互式世界生成器与SIMA模拟智能体构建训练闭环让智能体在虚拟环境中完成百万级任务训练掌握直观物理规律解决机器人行业数据瓶颈同时强调物理AI需通过精准物理基准验证未来2-3年智能体系统将实现突破性成熟AGI带来的社会变革将远超工业革命。引言AGI 研发告别 “文本内卷”DeepMind 押注 “物理世界理解” 破局2025 年 AI 行业仍聚焦大语言模型的规模扩张但通用人工智能AGI的核心瓶颈已逐渐显现单纯的文本训练无法让 AI 理解物理世界的空间动力学、因果关系与直观物理规律 —— 语言难以描述 “物体如何运动”“液体如何流动” 等具象场景导致当前 AI 在机器人操纵、物理交互等领域表现乏力。DeepMind CEO 戴密斯・哈萨比斯在播客中提出 AGI 发展的全新范式AGI 的关键不在于文本规模的堆砌而在于 “世界模型” 的构建与 “无限训练循环” 的落地。通过 Genie 虚拟世界生成器与 SIMA 模拟智能体的协同DeepMind 正打造一个无需依赖真实数据的 AI 训练体系让智能体在虚拟环境中千万次演练物理交互任务最终形成理解物理世界的 “直觉”为 AGI 从 “文本总结” 走向 “物理行动” 奠定基础标志着 AGI 研发正式从 “语言驱动” 转向 “物理驱动”。一、哈萨比斯的 AGI 核心观点与技术布局1. 核心观点与战略布局拆解核心维度具体内容行业背景核心价值AGI 核心路径世界模型World Models 无限训练循环Infinite Training Loops而非单纯文本缩放大语言模型如 Gemini 3在文本领域突破显著但在物理交互、机器人领域存在天然局限解决 AGI “理解物理世界” 的核心瓶颈推动从 “被动总结” 到 “主动行动” 转型语言模型的局限语言难以描述空间动力学、物理语境与机械原理无法支撑机器人等物理交互场景当前 AI 行业 60% 以上研发资源集中于文本模型物理 AI 技术相对滞后明确 AGI 研发的 “补短板” 方向避免陷入 “文本内卷”世界模型的定义预测物理环境下一个状态的 AI 系统封装 “直观物理” 知识无需语言手册即可理解物体运动、液体行为、机械原理传统 AI 模型仅能预测 “下一个词”无法预测物理世界的因果关系为 AI 赋予 “物理直觉”是实现物理交互的基础无限训练循环Genie教师实时生成真实交互式虚拟世界SIMA学生在其中通过好奇心驱动完成千万级任务训练形成闭环机器人行业面临 “真实数据稀缺、场景覆盖不全” 的瓶颈训练成本极高彻底解决物理 AI 的训练数据难题大幅降低研发成本物理 AI 的关键从 “幻觉” 转向 “锚定物理”构建 100% 符合牛顿运动定律的物理基准测试如钟摆、滚动球实验当前视频模型如 Veo仅视觉逼真缺乏物理级精度无法支撑实际应用确保 AI 的物理理解与真实世界一致避免 “虚拟与现实脱节”发展预期未来 2-3 年基于智能体的系统将变得 “极具吸引力且可靠”AGI 引发的社会变革将是工业革命的 10 倍耗时约 10 年公众对 AGI 的期待从 “文本交互” 转向 “实际应用”但技术落地进度缓慢明确 AGI 发展的时间线与影响范围为行业提供方向指引2. Genie 与 SIMA 协同逻辑“无限训练循环” 核心构成组件定位核心能力协同逻辑训练价值Genie虚拟世界生成器教师实时生成逼真、交互式虚拟世界可按需创建任意场景如室内导航、物体操作根据 SIMA 的训练需求动态生成针对性训练环境无场景限制解决 “真实场景覆盖不全” 问题让 AI 接触千万级多样化物理场景SIMA模拟智能体学生具备好奇心驱动的探索能力可在虚拟世界中完成各类物理任务如拉拉链、房间导航进入 Genie 生成的虚拟环境通过试错学习物理规律与操作技巧积累经验无需真实机器人硬件即可完成大规模、高风险物理任务训练循环闭环训练引擎Genie 动态适配 SIMA 的学习进度持续生成新场景SIMA 的训练数据反哺 Genie 优化场景真实性形成 “生成 - 训练 - 反馈 - 优化” 的无限循环无需外部数据输入突破 “数据稀缺” 瓶颈大幅提升 AI 物理交互能力的迭代速度3. 新旧 AI 研发范式核心差异对比文本驱动 vs 物理驱动对比维度文本驱动传统大语言模型物理驱动世界模型无限训练循环对AGI的影响核心目标预测下一个词总结 / 生成文本信息预测物理世界下一个状态理解因果关系从 “理解语言” 到 “理解世界”贴合 AGI 本质需求数据依赖海量文本数据易获取但缺乏物理信息虚拟生成数据无需真实采集场景覆盖全解决物理 AI 数据瓶颈降低研发成本物理交互能力无无法理解空间动力学与机械原理强通过虚拟训练掌握物体操作、环境导航等技能为 AGI 赋予 “行动能力”而非仅 “思考能力”局限性无法应对机器人、物理仿真等实际应用场景需攻克物理场景逼真度、跨载体迁移等技术难题从 “文本应用” 拓展至 “全场景应用”加速 AGI 落地代表产品Gemini 3、GPT-5 等大语言模型GenieSIMA 协同系统、物理级世界模型标志 AGI 研发从 “单一维度” 走向 “多维融合”二、世界模型与 “无限训练循环” 如何破解 AGI 核心难题AGI 的核心瓶颈在于 “无法理解物理世界的因果关系”而 DeepMind 的 “世界模型 无限训练循环” 通过 “虚拟仿真 直觉构建” 的技术逻辑从根本上解决这一难题1. 世界模型AI 的 “物理直觉” 来源核心痛点人类对物理世界的理解依赖 “直觉”如知道杯子倾斜会漏水、物体掉落会落地而传统 AI 缺乏这种直觉需通过大量真实数据逐一学习效率极低且泛化性差。技术原理世界模型通过封装 “直观物理” 知识将物理规律如牛顿运动定律、流体力学内化为模型参数无需语言描述即可预测物理场景的下一个状态 —— 例如给定 “杯子倾斜 30 度” 的初始状态模型可直接预测 “水将从杯口流出”而非依赖文本描述的 “倾斜会漏水” 规则。落地验证DeepMind 通过构建物理基准测试让模型在虚拟环境中重复模拟钟摆摆动、小球滚动等简单实验确保模型对物理规律的预测准确率达 100%为复杂物理交互奠定基础。2. 无限训练循环解决物理 AI 的 “数据饥荒”行业痛点机器人等物理 AI 的训练需要海量真实场景数据但真实数据采集成本高单场景数据采集需数万元、周期长、场景覆盖不全如危险场景无法采集导致技术迭代缓慢。技术逻辑场景生成Genie 基于深度学习生成 “物理级逼真” 的虚拟世界不仅视觉真实更严格遵循物理规律 —— 物体碰撞、重力作用、液体流动等效果与真实世界一致智能体训练SIMA 智能体被投入这些虚拟世界通过 “好奇心驱动” 自主探索任务如尝试打开抽屉、堆叠物体在试错中学习物理交互技巧闭环优化Genie 根据 SIMA 的训练反馈动态调整场景难度与类型确保训练的针对性SIMA 的训练数据反过来优化 Genie 的场景生成能力形成 “无限循环”核心优势无需任何真实数据即可让 AI 在虚拟环境中完成千万级、多样化的物理任务训练训练成本降低 90%泛化能力大幅提升。3. 跨载体迁移从虚拟到现实的落地桥梁核心目标让 SIMA 在虚拟环境中习得的物理技能能够直接迁移至真实机器人硬件如 Apptronik Apollo 人形机器人避免 “虚拟训练与现实应用脱节”。技术路径通过 “跨载体迁移策略”cross-embodiment strategies将虚拟环境中的物理交互经验抽象为通用技能如 “如何施加合适力度插拔插头”而非依赖特定硬件的操作习惯确保 AI 在不同机器人上都能快速适配。落地价值大幅缩短物理 AI 从研发到应用的周期让虚拟训练的成果快速转化为真实世界的实用能力。三、DeepMind 的 AGI 布局逻辑 —— 从 “文本” 到 “物理” 的必然转向哈萨比斯提出的 AGI 路径本质是对 AI 发展规律的深刻洞察其战略布局逻辑可拆解为 “补短板、建闭环、谋长远” 三大核心1. 补短板突破语言模型的固有局限语言模型的核心优势在于 “处理人类符号化信息”但 AGI 的终极目标是 “理解并改造物理世界”这一过程中大量信息无法通过语言符号化 —— 例如拉拉链时的力度控制、导航时的空间感知、物体碰撞时的受力判断这些都需要 “体感” 而非 “文本” 支撑。DeepMind 聚焦世界模型正是瞄准这一 AGI 的 “核心短板”通过物理直觉的构建让 AI 从 “理解语言” 走向 “理解世界”。2. 建闭环打造自主迭代的 AGI 研发体系当前 AI 研发依赖 “数据采集 - 模型训练 - 效果验证” 的开放循环数据成为制约迭代速度的核心瓶颈。而 “无限训练循环” 通过 Genie 的虚拟场景生成能力构建了 “数据自给自足” 的闭环体系 —— 无需外部数据输入AI 即可在虚拟环境中持续训练、自主迭代大幅提升研发效率。这种闭环体系不仅适用于物理 AI未来还可扩展至逻辑推理、复杂决策等 AGI 核心能力的训练成为 AGI 研发的 “基础设施”。3. 谋长远抢占 AGI 时代的 “核心话语权”AGI 引发的社会变革将远超工业革命而谁能率先突破 AGI 核心技术谁就将掌握未来科技的话语权。DeepMind 的布局通过三大维度构建竞争壁垒技术壁垒世界模型的物理规律建模、Genie 的场景生成能力、SIMA 的智能体探索机制均需长期技术积累新进入者难以短期复制生态壁垒“无限训练循环” 可适配各类物理 AI 场景机器人、自动驾驶、工业控制形成 “技术 - 场景 - 数据” 的正向循环标准壁垒通过构建物理基准测试定义物理 AI 的性能评价标准引领行业发展方向。四、AGI 研发范式变革推动多领域技术升级1. 重塑 AGI 研发格局从 “文本内卷” 到 “物理竞争”未来 AI 行业的研发资源将从大语言模型的规模扩张转向世界模型、物理仿真、智能体等领域的技术突破形成 “文本智能 物理智能” 双轮驱动的 AGI 研发格局中小企业迎来机遇“无限训练循环” 降低了物理 AI 的研发门槛中小企业无需承担巨额真实数据采集成本即可开展相关技术研发推动行业创新多元化。2. 加速机器人行业的智能化升级机器人行业长期受困于 “数据稀缺、泛化能力差” 的痛点DeepMind 的技术路径将带来三大变革训练成本大幅降低无需真实机器人反复试错虚拟环境即可完成大规模训练研发成本降低 90%泛化能力显著提升千万级虚拟场景的训练让机器人具备更强的环境适配能力无需针对单一场景单独编程落地周期缩短跨载体迁移策略让虚拟训练成果快速转化为真实应用机器人产品从研发到上市的周期缩短 50%。3. 推动物理 AI 在多领域的渗透除机器人外世界模型与 “无限训练循环” 还将适配更多物理交互场景自动驾驶在虚拟环境中模拟极端天气、复杂路况提升自动驾驶系统的应急处理能力工业控制优化工业机器人的装配、焊接等物理操作精度降低生产误差虚拟现实VR/AR生成物理级逼真的虚拟环境提升沉浸式体验与实用价值。4. 引发 AI 伦理与社会治理的提前思考哈萨比斯预测 AGI 引发的社会变革将是工业革命的 10 倍这意味着 AI 伦理与社会治理需提前布局安全风险具备物理行动能力的 AGI 可能带来意外风险如机器人操作失误导致伤害需建立严格的安全测试标准就业影响AGI 的广泛应用可能导致部分体力劳动岗位被替代需提前规划劳动力转型与再培训体系治理框架需建立全球统一的 AGI 治理规则避免技术滥用与无序发展。五、从虚拟训练到 AGI 落地的 “关键门槛”尽管技术路径清晰但 DeepMind 的 AGI 布局仍需应对三大核心挑战1. 核心挑战与应对策略挑战类型具体表现应对策略预期效果虚拟与现实的鸿沟虚拟环境的物理规律模拟难以 100% 复刻真实世界可能导致训练成果无法有效迁移1. 强化物理基准测试提升虚拟场景的物理逼真度2. 引入真实世界数据进行少量微调缩小虚拟与现实差异跨载体迁移成功率提升至 90% 以上满足实际应用需求复杂场景生成能力不足当前 Genie 难以生成高度复杂的真实场景如拥挤的城市街道、精密的工业装配线1. 融合数字孪生技术将真实场景的三维模型导入虚拟环境2. 优化生成模型提升场景复杂度与交互细节2027 年前可生成 90% 以上的常见物理场景智能体的自主探索效率SIMA 在虚拟环境中可能陷入无效探索导致训练效率低下1. 优化好奇心驱动算法引导智能体聚焦有价值的任务2. 引入人类反馈强化学习RLHF提升探索针对性训练效率提升 50%减少无效试错伦理与安全风险具备物理行动能力的 AGI 可能被滥用或引发意外安全事故1. 在虚拟训练阶段植入安全规则限制危险行为2. 建立 AGI 安全测试与认证体系3. 公开技术进展推动行业共同治理避免技术滥用将安全风险控制在可接受范围六、2025-2035 AGI 发展路径预测1. 短期2025-2027技术验证与场景落地完成 GenieSIMA 系统的核心迭代物理场景生成逼真度达 95% 以上实现机器人简单物理任务的跨载体迁移如拉拉链、物体抓取在工业装配、家居服务等场景试点应用发布物理 AI 基准测试标准引领行业技术方向。2. 中期2028-2030智能体能力突破与规模化应用SIMA 智能体掌握复杂物理任务如机器人精密装配、自动驾驶极端场景应对“无限训练循环” 在机器人、自动驾驶、工业控制等领域规模化应用成为物理 AI 研发的标准工具基于世界模型的 AGI 原型机问世具备初步的物理世界理解与自主行动能力。3. 长期2031-2035AGI 成熟与社会变革AGI 具备与人类相当的物理世界理解能力可自主完成各类复杂任务如工业生产、医疗辅助、科学实验AGI 引发的社会变革全面展开劳动力结构、产业形态、治理模式发生深刻调整形成全球统一的 AGI 治理体系确保技术安全、公平、可持续发展。七、结语从 “理解语言” 到 “理解世界”AGI 迈入物理智能新时代DeepMind CEO 哈萨比斯提出的 “世界模型 无限训练循环” 路径本质是为 AGI 找到了从 “文本智能” 走向 “物理智能” 的核心钥匙。它打破了传统 AI 对文本数据的依赖通过虚拟仿真构建了 AI 理解物理世界的 “直觉”解决了 AGI 发展的核心瓶颈 —— 物理世界的因果关系认知。这场技术变革的意义不仅在于推动 AGI 研发范式的转变更在于为人类社会开启了 “智能体自主行动” 的新时代。未来AGI 将不再局限于屏幕后的文本交互而是以机器人、自动驾驶等多种形态融入物理世界成为理解并改造世界的 “通用助手”。尽管从技术验证到规模化应用仍面临诸多挑战但 DeepMind 的布局已为 AGI 发展指明了清晰方向。随着世界模型与 “无限训练循环” 的持续迭代AGI 引发的社会变革将如期而至而人类也将在这场变革中重新定义与智能机器的关系迈向更高效、更智能的未来。END