诺奖得主谈「AGI试金石」：AI自创游戏并相互教学

主要观点总结

本文介绍了Google DeepMind的CEO Demis Hassabis在访谈中分享的内容，他谈到了人工智能（AI）技术的演进与未来发展趋势，强调了从专项智能向全能模型迈进的重要性。他介绍了Genie 3模型如何帮助AI理解物理世界，以及Game Arena作为评估AGI进展的新测试平台的作用。此外，他还谈到了Thinking模型的演进、工具使用成为AI能力扩展的新维度以及AI正从权重模型向完整系统转变等话题。

关键观点总结

关键观点1: Demis Hassabis分享了AI技术的演进和未来发展趋势，强调了从专项智能向全能模型迈进的重要性。

Demis提到了Genie 3模型，它旨在让AI理解物理世界的规律，包括物理结构、材料特性等。他还谈到了使用3D游戏引擎等模拟环境生成大量数据，以训练AI理解现实规律的方法。

关键观点2: Genie 3模型能够生成具有一致性的世界，并用于内部训练。

Genie 3已用于训练DeepMind的游戏agent SIMA，使其能够在虚拟场景中探索。这种模型还有潜在价值，可能催生介于电影与游戏之间的新型娱乐形式。

关键观点3: Game Arena作为评估AGI进展的新测试平台的作用。

Game Arena旨在通过让模型玩各种不同的游戏来评估其能力。Demis认为，现有评估基准存在局限性，需要更难、更广泛的benchmark来评估AI的系统能力。他还强调了工具使用成为AI能力扩展的新维度，以及AI正从权重模型向完整系统转变的趋势。

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