回复：AGI明年可能成功

o1重点通过人类反馈强化学习增强了思维链部分。我们知道AI对思维链的处理过去有多种方法，但过去都没特别用强化学习去增强思维链。过去方法有训练时习得即，即监督学习从语料中本身就有条理清晰的逻辑而来，也有使用时临时习得用户给出的思维链后筛选再训练或存入向量数据库，也有人工为特定任务编制后存放于向量数据库或训练微调而来。不论前面哪种，最理想的是让程序能演绎不同可选逻辑链序列，结合价值、策略评估，不断自动或半自动优化思维链，就象阿法狗后代那样，最后强化学习结合蒙特卡洛树搜索，赶上甚至超过人类的决策规划能力。当然，思维链可大模型本身包含于序列中，训练、强化时侧重前面思维序列，但它肯定会影响后面非思维链权重灾难性遗忘，也可独立一个大模型专注于思维链封装，更易训练也不易影响别的部分，甚至就用向量数据库加上大模型、强化学习流程，一样可改进并生成新的思维链，方法是灵活的，都能大幅推动AGI，到底用什么，可综合按需要与情况进行，对有训练能力的公司、机构来说，多种途经都要备好，对没大模型训练能力与资金的，选择向量数据库就够了。

现在基本可以确定，o1是一个准AGI了，原因是它可以在交流中不断获取或自我生成新的思维链，并后台强化学习，没有设计者服务也能在复杂逻辑处理上不断进步、扩充能力，迟早会象阿法狗那样在决策上超过人类，不同的是，这次决策是显性人类可理解的，即使它被禁止公开，但其内部人员应当能看到其思维链，外部用户聪明的话，应当也能问出来隐藏的思维链。

所以现在我比较服周红衣了，他预测的明年初AGI成功，看来是最准的，其他大佬包括全球AI顶级大佬，都没他准。

可以看出，o1满足所有条件，但每个条件上的能力程度有，但具体程度只能说初步看来强度可以，两三月后可以查看进步辐度而考察有多强，如辐度够大，明年春实现AGI概率就高，如不够大，就看明年新模型再预测。

这个的几个特性，（在通用领域）自我学习、自我改进、自我调整，它也满足，同样，满足强度两三个月后我们可观察进步速度可推断。

公认的定义部分，肯定要有通用领域这个限定关键，其次要通用领域自我学习并改进。有这两条，再改进速度够快，例如类指数形或非波那契，就会很快达到硬件上限，而如果硬件可人工甚至自身有扩充权，上限肯定远超人类。

使用双模型或折分固化输出token中后面部分的权重只训练前面思维链部分可以节约成本提高思维链训练效率与针对性，成长会很快，明年AGI成功概率我觉得越想越高了。

加里•谭对奥特曼进行的新专访里，奥特曼说AGI明年降临，后面没有重大技术障碍，基本就是工程量的问题了。与我几个月前看法符合。现在希望周红衣、智谱、阿里腾讯百度等弄快点，不要落后太多，最看好周红衣的快慢思考混合系统。

支持周红衣，你要加油，股价无所谓，亏了也不怪你，把慢思考系统一定要突破，别落后美太多。