OpenAI等公司的大型语言模型（LLMs）引发了关于人工通用智能（AGI）的热烈讨论。然而，尽管LLMs展现出强大的语言处理能力，但它们离真正的人类水平智能仍有距离。
研究人员指出，LLMs在规划、抽象推理和适应新任务方面存在局限。要实现AGI，AI系统需要构建有效的“世界模型”，模拟不同场景以进行推理和规划。此外，AI系统还需具备内部反馈机制，提高自主学习和适应能力。
尽管面临数据稀缺、算法局限等挑战，但研究人员正积极探索新架构和算法，如生成流网络，以推动AI向AGI迈进。安全设计和监管也是实现AGI过程中不可忽视的重要方面。
虽然AGI的实现时间和路径尚不确定，但科学家们相信，人类和其他动物的存在证明了非生物系统也能达到智能的可能性。
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