通往AGI之路：关于大语言模型、强化学习、持续学习、元学习、具身智能的观点和逻辑
引言：AGI范式拐点，规模虽未到头，却需新建机制 过去数年，全球AGI研发长期被规模涌现理论主导。行业普遍信奉：持续扩大预训练数据、算力、模型参数，叠加更大规模的离线强化学习（RL），就能不断解锁新能力，最终自然涌现通用人工智能。这一范式支撑了GPT系列、主流大模型的快速迭代，催生了CoT思维链、智能Agent等里程碑技术，让AI的推理、规划、工具使用能力实现跨越式提升。 ...
一家之言
Jeff Dean 提出的每个工程师都该懂的AI系统核心数字
从事分布式、后端系统开发的工程师几乎没人不知道 Jeff Dean 的传世清单 Latency Numbers Every Programmer Should Know。这份诞生于十余年前的延迟对照表，用直观的纳秒、微妙、毫秒量级对比，讲清了CPU缓存、内存、SSD、磁盘、跨地域网络之间巨大的性能鸿沟，成为系统架构设计的速算手册，无数工程师把它打印贴在工位做性能预判基准。 ...
重磅发现：LLM产生意识了么
长期以来，关于 大语言模型到底能不能产生意识 的争论从未停止：有人说它只是统计概率的鹦鹉学舌，有人坚信它已经产生了某种形式的内部认知。 Anthropic 团队 2026 年 7 月最新发表的研究《Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models》，第一次用客观扎实的实验证据把这个问题从哲学思辨推进到了实证科学层面。 ...