AGI发展时间表与现状评估 - 行业专家预测实现通用人工智能仍需约10年时间 [1][3][12] - 该时间线相对于当前市场炒作氛围显得保守，但相对于怀疑论者仍属乐观预期 [17] - 专家认为比旧金山同行对AGI时间线的预测悲观5-10倍 [17] AGI实现路径的技术挑战 - 强化学习方法存在信号稀疏问题，仅通过二元对错信号进行学习效率低下 [21][23] - 模型崩塌现象阻碍大语言模型实现人类式学习能力 [2] - 系统集成与安全防护构成重大技术障碍，包括越狱和投毒等风险 [17] - 环境与评估体系匮乏，需要大量多样化高质量环境集作为训练基础 [25] 大语言模型发展现状与趋势 - 行业正处于LLM炒作的"幻灭低谷期"，但将进入生产力缓慢提升的"启蒙斜坡"阶段 [7][9] - 模型发展呈现"先大后小"趋势：先扩大规模承载能力，再通过架构优化实现小型化 [29] - 智能体时代将从2025年开始，未来10年都将处于"智能体时代" [15][17] 新型学习范式探索 - 系统提示学习作为强化学习替代方案，通过编辑操作而非梯度下降实现优化 [26] - 新范式可使LLM自动生成系统提示，形成强大的新型学习机制 [26] - 记忆功能等特性已成为新学习范式的早期部署样本 [27] 人机协作模式演进 - 倡导"协作式中间态"而非全自动编程，避免产生代码沼泽和安全风险 [32] - AI编程助手应定位为"天才实习生"，需保持防御性、谨慎多疑的工作态度 [32][36] - 当前工具尚未充分优化人机协作流程，用户体验存在巨大改进空间 [33] 行业应用与自动化前景 - 工作自动化程度取决于输入输出标准化、错误代价和决策频率等因素 [34] - 放射科等领域呈现人机互补模式，模型作为第二读片者提升整体质量 [34] - AGI预计将融入过去约2.5个世纪以来每年约2%的GDP增长趋势 [2]