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<p>该论文全面概述了<strong>人工通用智能（AGI）</strong>，将其视为超越当前<strong>大型语言模型（LLMs）和视觉-语言模型（VLMs）能力的未来范式。该综述整合了计算架构、认知神经科学</strong>和<strong>社会伦理</strong>等多学科视角。它讨论了<strong>代理AI</strong>和<strong>世界模型</strong>等新兴方法的重要性，旨在实现类似人类的推理、学习、记忆和适应性，并强调了包括<strong>人类反馈强化学习（RLHF）在内的对齐策略在确保AGI系统安全和负责任发展中的关键作用。此外，该文本还探讨了受人脑功能和记忆系统</strong>启发的新型架构，并审视了AGI发展所面临的<strong>环境和道德挑战</strong>。</p><p>Source: <https://arxiv.org/abs/2507.00951></p>