Hassabis：2030年AGI，百萬token僅貼膠帶

🔑 增強重點摘要

• •Hassabis 強調 AGI 的實現路徑需從目前的「靜態預訓練」轉向「動態系統」，即模型必須具備在與環境互動中即時更新權重與知識的能力，而非僅依賴離線訓練。
• •DeepMind 正致力於開發具備「世界模型（World Models）」能力的架構，旨在讓 AI 能在未見過的模擬環境中進行規劃與預測，這是克服當前長程推理瓶頸的核心技術。
• •針對「貼膠帶」論點，DeepMind 的研究方向正轉向「記憶增強架構（Memory-Augmented Architectures）」，試圖透過類似神經科學中海馬體的功能，實現長效、結構化的資訊儲存，而非單純擴大上下文視窗。

🛠️ 技術深入

• •模型架構轉型：從單純的 Transformer 轉向結合神經符號系統（Neuro-symbolic）或具備內建規劃模組的混合架構，以解決邏輯推理的幻覺問題。
• •持續學習機制：研究重點在於緩解「災難性遺忘（Catastrophic Forgetting）」，透過彈性權重鞏固（EWC）或模組化參數更新，使模型能在不重訓的情況下學習新任務。
• •記憶整合技術：探索非參數化記憶（Non-parametric memory）存取機制，允許模型在推理時動態檢索外部知識庫，模擬人類長期記憶的提取過程。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

⏳ 時間線