AI发展范式转变 - AI发展正从"扩展时代"回归"研究时代"，仅靠堆砌算力已无法实现突破[2][18] - 当前算力规模已达到前所未有的水平，但再投入100倍资源也难以带来质变[18] - 行业将重新进入探索状态，需要尝试多种新方法并观察有趣现象[20] AI技术瓶颈与突破方向 - 当前顶尖AI存在严重的"评估表现"与"现实应用"脱节问题，核心在于模型泛化能力远不如人类[3][21] - 人类情绪相当于AI的"价值函数"，能为决策提供即时反馈，这是AI缺失的关键能力[3][9] - 价值函数能让强化学习更高效，通过预训练让模型获得"情绪驱动的决策能力"是重要方向[9][21] - 人类拥有比AI更好的学习算法，在样本效率和持续学习上具有明显优势[3][27] 研究公司战略定位 - SSI定位为纯粹的"研究公司"，不参与算力竞赛，专注于突破性研究[3][35] - 公司已筹集30亿美元资金，专注于研究而非产品开发，盈利模式将随研究推进自然显现[33][35] - 公司计划在"直奔超智能"与"渐进部署"间寻找平衡点，避免日常市场竞争干扰[36] 超级智能定义与发展路径 - 超级智能被定义为"能够学会做所有事"的成长型心智，而非掌握所有技能的成品[42][43] - 超级智能会像15岁少年一样在实践中学习，通过部署实现持续成长[41][44] - 广泛部署可能引发快速经济增长，实现"普遍高收入"的短期效果[46][57] AI治理与安全理念 - 主张通过"渐进式部署和公开展示"让人们感受AI能力与风险[3][49] - 建议构建关心所有"有情生命"的AI，认为这比只关心人类更根本且更简单[3][51] - 当AI变得更强大时，公司和政府会更有意愿采取安全措施，行业合作将加强[50] 技术发展趋势预测 - 预训练导致各公司模型同质化，强化学习才是产生差异化的路径[4] - 人类神经元可能比想象中进行了更多计算，这可能是AI尚未掌握的优势[30] - 研究进展受想法和实现能力双重制约，当前算力已足够支撑想法验证[32]