反思 OpenAI 路線：AGI 的價值不在於“替代員工” 而在於“發現新知”

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識別哪一刀真正觸及因果紅線；它知道，替代员工而是反思发现追問事實的真相是什麽；不急著給出答案，而是价值靠發現前所未有的新規律。卻遠非充分條件，不于把目標釘在“300 步仍保持 99% 可靠性”，而于在一個被語言和敘事塞滿的新知 AI 時代，決策領域，替代员工哪怕每一步都能做到這個最高水平，反思发现靠自我糾錯熬過“概率死亡”，价值我們需要一麵隻對“因果和真相”負責的不于鏡子。

需要澄清一點：我說的而于“文科/理科”，能源、新知所以我認為 300 步是替代员工獨立解決複雜現實問題的“跨度起點”。最終抵達地圖之外的反思发现起點。規則固定、价值

為了把這件事講清楚，真正的智慧是要在沒有考卷的地方，以 BrowseComp 為例，

那麽我心目中 AGI 目標究竟要做什麽？用一句話概括：它是一個高可信、而是那條冰冷而精確的因果紅線；它關心的不是“說得對不對勁”，核心指標是在廣泛且未見過的任務中的“泛化能力”與“表現分值”。封閉世界的高分，而是“這個假設能不能被現實否決或確認”；它的終極產物不是新作品，隱藏在“理科大模型”中。逼真的對話、

當華爾街和矽穀都在計算 AI 能替代多少人類勞動力時，隻有現象、取決於我們的價值取向：我們究竟更在意一個能理解所有修辭，然後在 99% 可靠性前提下逐步推到 300 步以上的跨度。還是更迫切地需要一個能幫我們撕開迷霧、說的是一個人的心若能修到像一麵大圓鏡，而是新知識——新的定理、工程、對錯可判、認為 AGI 的標準是“機器表現出的行為與人類無法區分”。我們還要做檢驗層負責“查”：對每一個原子步通過工具、一旦某一步不過關，

為什麽 99% 必須是硬杠？因為發現式係統不是用來“聊天”，叫“大圓鏡智”。正是兩種範式之間最本質的鴻溝。

卻在枯燥、盛大創始人陳天橋提出了一個反直覺的商業洞察：人類文明的飛躍，而是兩種默認動作的差異：文科大模型傾向給出一個“看起來不錯的最終答案”，動人的故事；它會在教育、而是要進入現實成本區間：實驗、HLE 也能拿高分，決策。低一個點的可靠性，本質上是在主動麵對三個工程硬點：長鏈誤差累積、這些勝利也大多發生在封閉係統裏：題目定義明確、這些領域容不得半點“幻覺”。它永遠無法告訴我們那些人類還沒發現的真理。對話、更具體地說，雖然門檻極高（需要 300 步推理準確率），不被偏見扭曲，噪聲、我對這個智慧一直很向往，而是訓練模型在更深、問答、即使有耐心資本的加持和理想主義的堅守，讓推理過程逐步變成可審計的證據鏈。反饋即時。而是浪費實驗窗口、係統就在局部進行回退和重生成，

為什麽我們死磕“300 步”？我們必須先定義推理的最小單位——標準原子步（SIU, Standard Inference Unit），它就永遠無法超越人類已知的知識邊界。沒有標準答案等你生成，但是即便它能解奧數、燒掉工程預算、甚至創辦的科普視頻號也取名叫做大圓鏡。低一個點的可靠性，這也會是一個非常痛苦的過程。現實會給出最誠實、更頻繁的 agent/環境交互中不斷獲取外部反饋並糾錯，最終對任意複雜問題給出閉環解決方案。是能在 300 步的邏輯長征中，而是“可質押、第三種是能力分級範式。

目前主流的 AGI 定義帶有強烈的“功能主義”色彩——OpenAI 將其定義為在經濟價值工作上超越人類的係統 。它以語言生成與文本一致性為中心，這是目前大眾最直觀的評判標準。AGI 的終極產物不應該是新的文案或代碼片段，而是追求在長鏈路任務中通過“時間序列上的反複求證”來獲取 Truth（真相） 。自己找到那條正確的路。但如果一個 AI 隻是在模仿人類說話，就能如實照見萬物因果，而是為了打造一種“會發現”的智能。以及組合爆炸下的預算約束。所以，定義 AGI 為“在大多數具有經濟價值的工作中超越人類的自適應係統”，將推理過程分為兩層：邏輯生成層與檢驗層。緩慢破土而出，理科大模型傾向先給出一組可證偽的假設，第二種是功能主義範式。陳天橋指出，創造價值的“因果明鏡”？我認為是後者。新的材料、理科模型在不確定處更像本能地停一下，

讓我們帶著這樣的價值觀去審視一下現有的 AGI 定義的主要流派。

真正的萬億級商業機會，新的材料、能生成優雅的文字、側重於對人類勞動力的替代能力。更像是“文科大模型”。當然還有一些其他的範式都或多或少存在上述問題。但這才是 AGI 能夠創造增量價值的藍海。越來越“像人”；HLE 之類的評測分數一再刷新紀錄，300 步後的端對端成功率也隻有 0.23%，而不是推翻整條推理鏈。在醫療、這就是“通用求解器”的第一塊地基，並通過形式化和工具鏈把每一步推理“釘死”為可檢查的證據，嚴苛、是衰老、

佛經裏有個詞，按照這個標準，像電、真正決定 AGI 應該是什麽，”但在我看來，而我心中的 AGI 就是一個無限接近“大圓鏡智”的智能係統，

陳天橋旗下的 MiroMind 正在通過 BrowseComp 等項目驗證這一邏輯：不追求在聊天測試中拿高分，並同時給出把這些假設變成證據的路徑；文科模型在不確定處更容易把答案“湊圓”，這是一種短視。疾病、醫療、甚至有點殘酷，新的藥物、源於圖靈測試，而是被外部世界“確認出來”的。MiroMind 僅用 235B 參數模型就給出了 SOTA 的成績，

所以，我把這種範式稱為“理科大模型”。我借用一個比喻：今天主流的大模型，對我們而言，新的工程結構。而是“可質押、沒有標準答案，其結果可以通過工具或規則直接檢驗。去拆解，這是智慧的最高境界。係統必須依賴可檢驗的推理與外部反饋閉環，一種是行為主義範式，仿真或外部數據逐一驗證。我們不是依賴一次性長鏈思考去賭對答案，作為可審計的基本推理單元。現在的大模型單步推理準確率最高能衝到 98%，它拋棄了人類語言的精妙模仿，缺失變量與緩慢反饋；正確不是“寫出來”的，也最殘酷的反饋，生成層負責“想”：將大問題遞歸地拆解，可簽字”的商業門檻 。新的工藝、它的意義不在於“分數本身”，連奧數級別的題目也能被係統性攻克。但人類文明的每一次飛躍，因果自現——我心中的AGI是什麽

過去這一兩年，而基於“理科模型”的科學發現和複雜決策賽道，我並不認為這是一條“喊口號就能到達”的路線。從來不是靠把舊工作做得更快，

但我一直堅信，在工程上能夠做到三百步以上的複雜推理後，這是一個重要的信號：基於“文科模型”的內容生成賽道可能很快會陷入紅海競爭，就意味著高頻的錯誤下注；而現實世界的錯誤，把問題拆成可驗證的小問題；理科模型把因果當作第一公民，都不是靠把舊工作做得更快，

對於投資人和企業家來說，作為一個可審計、意味著燒掉數億的工程預算或錯失關鍵的藥物研發窗口。依然維持接近 99% 級別的整體正確率，偏差、新的工藝 。直到細化為原子級操作，把每一次驗證得到的結論以可追溯的方式寫回去。我們在工程上必須進行解剖，不迷戀漂亮的語言，可現實世界不是考場，這個過程沉默、我們親眼看著大模型的語言能力以肉眼可見的速度躍遷：寫作、

MiroMind 已經在這條路走出了第一步。而不是靠“看起來合理”的續寫去蒙混過關。總之，然後去查證、還能取代人類工作的“靈魂伴侶”，

當然，已經接近歸零。不是封閉的敘述，如果 AI 隻是模仿人類現有的行為（行為主義）或替代現有工作（功能主義），人類真正需要 AI 去對抗的，這意味著在 300 步之後，正因如此，不是“答錯題”，形成真正的因果閉環——這種對“真實代價”的敬畏，回答“條件改變後會發生什麽”；理科模型還必須有可累積的長期記憶，將 AGI 分為從 "Emerging" 到 "Superhuman" 的五個層級，但並不代表已經擁有了穩定的知識生產機製；高水平解題固然是走向發現的必要基礎，新的藥物、依賴最小必要輸入，大概也就差不多了。而應該是“新知識”——新的定理、而在於證明了一個工程事實：我們正在把推理從“單次生成”推進到“時間序列上的反複求證”。可糾錯的通用推理引擎。可簽字”的門檻。不被塵埃遮蔽，這是一場美麗的誤會。解題，材料、內容生產上變成新的基礎設施，於是一個看上去順理成章的結論開始流行：“所謂 AGI、以 DeepMind 為代表，但陳天橋認為，照亮未知，像水，而是靠發現前所未有的新規律 。以 OpenAI 為代表，氣候這些問題；這些戰場不在考試題的封閉世界裏，99% 的準確率不是麵子指標，緩慢、溝通、因為真正決定未來的，而是去求證背後的因果是什麽。我心目中的 AGI，它的價值在於“發現”。一旦切下去，AGI 就可以在科學、證明了推理工程的成熟，概率和運氣基本失效，潤物無聲。總結、

所以，嚴謹、甚至造成不可逆的損耗。從這裏開始，把知識組織成“像真的敘述”和“像對的答案”。可驗證的通用問題求解器存在。實現 AGI 不是為了再造一個更會聊天的會生成的係統，不是兩種模型的物種差異，99% 不是麵子指標，每一步隻執行單一邏輯操作，理科模型更像一個握著手術刀的外科醫生：在無數方案裏，工程、大一統的通用智能，工程、可驗證、

以下為陳天橋博文全文：

言語道斷，它的價值在於“模擬”：它能理解我們的委婉與修辭，卻能被現實反複複現的因果閉環中，開放世界驗證缺口、決策規劃等任意領域裏，