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本文探讨了从大型语言模型（LLM）到通用人工智能（AGI）的演进路径，重点讨论了世界模型在理解、预测和规划整个世界中的关键作用。文章指出，世界模型需要具备规划、预测和成本核算能力，并提出了符号学派和深度学习结合的可能。同时，文章阐述了人脑的核心能力，如感知、认知、情感、决策和行为，以及世界模型在AI中的应用，如机器学习优化、自然语言处理、智能控制等。文章最后探讨了通用人工智能的影响和未来发展趋势，以及实现通用人工智能面临的挑战和未来方向。
从AI人工智能LLM大型语言模型到通用人工智能AGI “世界模型”的演进路径
本文将探讨人工智能的发展，从大型语言模型（LLM）到通用人工智能（AGI）的“世界模型”，并分析这一演进过程的关键要素。
文章目录
O、引言
随着人工智能(AI)技术的不断发展，我们已经见证了从简单的规则系统到复杂的深度学习模型的演进。然而，要实现通用人工智能(AGI),我们需要迈出更大的一步，那就是构建一个能够理解和预测整个世界的高级抽象模型——世界模型。本文将探讨从AI人工智能LLM大型语言模型到通用人工智能AGI的世界模型的演进路径。
AI人工智能LLM大型语言模型
LLM(Large Language Model)是一种基于神经网络的大型语言模型，它可以生成自然语言文本、回答问题、翻译等。LLM的出现标志着AI在自然语言处理领域的重大突破，但它们仍然局限于特定任务和领域。
通用人工智能AGI
通用人工智能(AGI)是指一种具有与人类相似的智能水平的计算机系统，它可以在各种任务和领域中表现出人类的能力。实现AGI是一个极具挑战性的目标，需要我们在多个领域进行深入的研究和探索。而世界模型是通向AGI的关键组件之一。
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