摘要我们构建了一个新的框架，这个框架可以帮助我们更好地理解通用人工智能（AGI）及其早期版本的能力和表现。这个框架详细划分了 AGI 的性能、适用范围和自我控制能力的不同层次。我们希望，这个框架能够像划分自动驾驶技术等级一样，为人们提供一种通用的语言，以便比较不同的 AGI 模型，评估它们可能带来的风险，并跟踪我们在实现 AGI 这一目标道路上的每一步进展。为了建立这个框架，我们审视了 AGI 的

代码永动机的「中年危机」与「技术赎身」之路当杭州某大厂架构师李明在深夜提交完最后一个PR时，IDE突然弹出GitHub年度报告——「您今年敲击了1,027,341次键盘，相当于绕地球敲击0.3圈」。这个黑色幽默的瞬间，揭开了程序员群体集体焦虑的冰山一角。我们调研了237位资深开发者，绘制出这份残酷的「代码生命周期」图谱：✅ 78%程序员经历过「技术栈过时」恐慌✅ 65%的离职原因与「技术债过载」相

欢迎来到 2024 年人工智能指数报告欢迎来到人工智能指数报告的第七版。2024 年的指数是我们迄今为止最全面的一次，它出现在一个重要的时刻，当 AI 对社会的影响从未如此明显。今年，我们扩大了范围，更广泛地覆盖了诸如 AI 技术进步、公众对技术的看法以及围绕其发展的地缘政治动态等基本趋势。这一版包含了比以往任何时候都多的原始数据，引入了关于 AI 培训成本的新估计、负责任的 AI 领域的详细分析

这些策略被编码在模型生成每个单词所需的数十亿次计算中，即便作为开发者，我们也难以完全理解其内部机制。这种"黑箱"特性意味着，我们至今仍无法完全解释模型完成多数任务的具体方式。我们借鉴神经科学的研究范式，尝试构建"AI显微镜"来观测模型内部的神经活动模式与信息流动。：Claude精通数十种语言，但它的"思维语言"究竟是什么？：模型展示的逐步推理是否真实反映其思考过程？• 激活"已知答案"特征 → 模

这些策略被编码在模型生成每个单词所需的数十亿次计算中，即便作为开发者，我们也难以完全理解其内部机制。这种"黑箱"特性意味着，我们至今仍无法完全解释模型完成多数任务的具体方式。我们借鉴神经科学的研究范式，尝试构建"AI显微镜"来观测模型内部的神经活动模式与信息流动。：Claude精通数十种语言，但它的"思维语言"究竟是什么？：模型展示的逐步推理是否真实反映其思考过程？• 激活"已知答案"特征 → 模

「互联网」职级、薪酬、绩效全认知 第9期1、全球员工总数截至2019年9月30日，小米拥有17,965名全职雇员，其中16,634名位于中国大陆，主要在北京总部，其余主要分布在印度...

最近，Reddit用户seicaratteri通过逆向工程分析了GPT-4o的图像生成网络请求，发现其生成过程可能并非一步到位，而是分多步骤完成——例如先生成基础图像，再逐步优化细节，类似于ComfyUI这类AI工具的工作流程。GPT-4o的图像生成技术揭示了一个可能的技术未来：自回归模型凭借其模态统一性和交互潜力，或将成为多模态AI的核心引擎。自回归模型的核心是“序列生成”：将图像视为像素或标记

在Koray展示的内部测试中，面对"如何在量子场论框架下解释拓扑绝缘体的边缘态"这类专业问题，Gemini 2.5会先在思维链中生成6种可能路径，通过贝叶斯推理排除4个错误方向，最终构建出包含数学推导的完整解释——整个过程仅需2.3秒。更惊人的是，在需要多步反事实推理的AIME 2025数学竞赛题中，其解题准确率比前代提升47%，某些代数拓扑问题的表现甚至超越IMO金牌选手。"Koray在技术白皮

这些策略被编码在模型生成每个单词所需的数十亿次计算中，即便作为开发者，我们也难以完全理解其内部机制。这种"黑箱"特性意味着，我们至今仍无法完全解释模型完成多数任务的具体方式。我们借鉴神经科学的研究范式，尝试构建"AI显微镜"来观测模型内部的神经活动模式与信息流动。：Claude精通数十种语言，但它的"思维语言"究竟是什么？：模型展示的逐步推理是否真实反映其思考过程？• 激活"已知答案"特征 → 模

在Koray展示的内部测试中，面对"如何在量子场论框架下解释拓扑绝缘体的边缘态"这类专业问题，Gemini 2.5会先在思维链中生成6种可能路径，通过贝叶斯推理排除4个错误方向，最终构建出包含数学推导的完整解释——整个过程仅需2.3秒。更惊人的是，在需要多步反事实推理的AIME 2025数学竞赛题中，其解题准确率比前代提升47%，某些代数拓扑问题的表现甚至超越IMO金牌选手。"Koray在技术白皮