AGI三个字母分别代表什么

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能（AGI）的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来，一直将AGI作为其战略目标之一，随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为：1.聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。2.推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的AI，能够解决复杂问题，如ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。4.创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的AI，如谷歌DeepMind的AlphaFold模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。5.组织（Organizations）：最高级别的AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

作者：Garman邬嘉文原文：https://mp.weixin.qq.com/s/b7Cctfgb4w5LCCBrSYIlrg[heading2]Transformer决定边界[content]在CES 2024，李飞飞在争论LLM和AIGC名称不能混用，吴恩达觉得在公众传播没关系。李飞飞觉得难以接受，个人猜测是它模糊了大模型的本质。在公众传播层面：AIGC：指用Stable Diffusion或Midjourney生成图像内容，后来泛指用AI生成音乐、图像、视频等内容。LLM：指NLP领域的大语言模型，如ChatGPT。GenAI：生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了LLM和AIGC。AGI：指通用人工智能，部分人觉得LLM具有AGI潜力，LeCun反对。公众传播一般会混用上述名词，但底层是transformer结构。（stable diffusion原采用LDM+UNet，后来改为DiT）而transformer底层是function loss损失函数Transformer是一个大参数（千亿级别）的回归方程。回归方程的Function loss拟合A to B mapping关系，实现数据集的压缩与还原。Transformer是在一定prompt condition情况下，repeat曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。大语言模型的智能体验在两个数据集压缩后，能解释两个数据集之间地带的“连续”能力。（Ilya）所以大语言模型是一个perfect memory，repeat曾经出现的内容。它与Alpha Go差异：Alpha Go是一个增强学习模型，学习结果会调整模型自身参数Alpha Go有推理能力，但大语言模型这块很弱。Transformer决定LLM是一个生成式模型。

作者：Garman邬嘉文原文：https://mp.weixin.qq.com/s/b7Cctfgb4w5LCCBrSYIlrg[heading2]Transformer决定边界[content]在CES 2024，李飞飞在争论LLM和AIGC名称不能混用，吴恩达觉得在公众传播没关系。李飞飞觉得难以接受，个人猜测是它模糊了大模型的本质。在公众传播层面：AIGC：指用Stable Diffusion或Midjourney生成图像内容，后来泛指用AI生成音乐、图像、视频等内容。LLM：指NLP领域的大语言模型，如ChatGPT。GenAI：生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了LLM和AIGC。AGI：指通用人工智能，部分人觉得LLM具有AGI潜力，LeCun反对。公众传播一般会混用上述名词，但底层是transformer结构。（stable diffusion原采用LDM+UNet，后来改为DiT）而transformer底层是function loss损失函数Transformer是一个大参数（千亿级别）的回归方程。回归方程的Function loss拟合A to B mapping关系，实现数据集的压缩与还原。Transformer是在一定prompt condition情况下，repeat曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。大语言模型的智能体验在两个数据集压缩后，能解释两个数据集之间地带的“连续”能力。（Ilya）所以大语言模型是一个perfect memory，repeat曾经出现的内容。它与Alpha Go差异：Alpha Go是一个增强学习模型，学习结果会调整模型自身参数Alpha Go有推理能力，但大语言模型这块很弱。Transformer决定LLM是一个生成式模型。