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为什么我觉得AGI并不会马上到来

作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力，难以替代人类工作；计算机操作能力受训练周期、数据等限制；推理能力虽有突破，但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。

复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。

西湖大学将科研版NanoBanana开源，其AutoFigure框架可自动化生成学术插图且能编辑，论文被ICLR 2026接收。该框架提出理性渲染范式，配套FigureBench基准测试集，表现超越人类预期。

今年AI行业关注点重回模型与模型公司，开源逼近闭源前沿，C端用户规模上涨。在此环境下，极客公园启动2026中国AGI创新影响力机构TOP 30征集，从多维度评选，给出申报、评审及结果公布时间。

OpenAI正式发布GPT - 6 Astra和GPT - 6 Astra Pro，宣布AGI时代开幕。该模型训练规模大，能力升级显著，价格公布。基准测试成绩优异，在多方面表现突出，还展示诸多实际应用案例，已有企业开始测试。

ARC Prize发布ARC - AGI - 3预览版，测试范式从静态谜题到交互式游戏。新引入交互式推理基准测试，人类轻松通关，最强AI却全军覆没。但测试引发社区质疑，奖金设置也遭吐槽，且存在体验和技术问题。

十年前，AlphaGo击败李世石，让世人看到AI潜力。此后，DeepMind不断推进，其技术从棋盘拓展到科研，如AlphaFold解决蛋白质折叠难题，AlphaProof在数学推理获佳绩，这些成果显示AGI正接管科研。

Ilya更换X头像和背景封面引发全网猜想，有人猜测SSI内部已实现「超级智能」。另一边，OpenAI研究员集体高呼感受AGI，有人认为取得突破，也有人觉得是跟风刷存在感。

Isomorphic Labs 由 Alphabet 拆分 DeepMind 生命科学团队而来，用深度学习加速药物设计。借 AlphaFold 3 将药物发现转向 AI 驱动，与药企合作获数据和收入，有望成药物研发‘AI Foundry’，但也面临挑战。

OpenAI官宣GPT - 6 Astra，自称‘世界上最聪明、对齐最好的模型’，总裁称迎来AGI时代。它成绩亮眼，能直接完成工作，达网络安全阈值，训练让AI深度参与，但价格较贵。