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<p>当诺贝尔奖获得者德米斯·哈萨比斯宣布AGI将在5-10年内实现，当 AlphaEvolve 开始主动"发明"全新的数学概念，当AI月度科学突破成为常态——Google DeepMind正在重新定义人工智能的边界，而这个星球即将迎来智能革命的临界点。本期节目，我们将深度解析这位AI领域最具前瞻性思想家的核心观点，探讨从当下到AGI时代的关键转折点，以及人类文明面临的机遇与挑战。</p><p>主播<br>Alex, Emily</p><p>主要话题</p><p>00:00 开场：重新定义AGI的终极标准<br>解析哈萨比斯如何将AGI标准从"普通人能力"提升到"人类大脑理论上限"的宏大愿景</p><p>00:51 AGI时间线：坚持15年的预言即将兑现</p><p>自2010年DeepMind成立以来始终坚持的20年时间线</p><p>目标窗口：2029-2034年，距离实现仅剩5-10年</p><p>与Google联合创始人谢尔盖·布林的"友好分歧"：布林预测2030年前实现</p><p>哈萨比斯被调侃"过于保守"，但坚持审慎预测</p><p>02:18 AGI的两大关键缺口</p><p>真正的无中生有发明：不仅解决已知难题，更要提出全新科学问题</p><p>基础一致性问题：当前最佳模型仍会犯"愚蠢错误"，真正通用智能不应有明显缺陷</p><p>02:45 突破路径：规模化与突破性研究的"与"逻辑</p><p>拒绝"要么扩大规模，要么寻求突破"的单一路径</p><p>必须同时推进：持续的规模化改进 + 蓝天基础研究突破</p><p>DeepMind历史证明：深度基础研究至关重要</p><p>03:11 科学飞轮效应：从专用突破到通用提升</p><p>核心机制：AI解决特定科学难题→获得技术洞察→反馈到通用模型→增强推理能力→处理更大问题</p><p>Alpha Fold案例：蛋白质结构预测突破推动整体AI能力提升</p><p>创造向上螺旋式进步模式</p><p>03:57 大模型不可替代论</p><p>即使日常使用小模型，仍然需要大模型作为"教师"</p><p>知识蒸馏过程：大模型训练高效的小模型</p><p>Gemini等大型基础模型同时服务：数十亿用户的生产力工具 + 基础科学突破</p><p>04:30 AlphaEvolve：AI主动发明的里程碑</p>...