AGI的临界点在于“闭环”而非架构：打破模型坍塌的自我进化之路

本文探讨了AGI实现的关键，认为其不仅仅取决于基座模型的参数量，更在于能否形成一个“泛化的完美闭环”。该闭环系统要求AI具备自主生成数据、探索物理世界、自我评估并迭代出更强版本的能力。文章强调，为避免纯AI生成数据导致的“模型坍塌”，系统必须能从物理世界获取真实反馈。作者指出，架构只是手段，只要能在当前算力极限内支撑闭环运转，具体的架构形式并非决定性因素，未来的AGI将具备自我优化架构的能力。