AI研究者称当下已是AGI，多位学者转向写书与再创业

9月6日，AI 研究者 @avtim 与 Calvin McCarter 在社交平台讨论 AI 对传统研究的冲击，观点在社区引发关注。@avtim 明确表示，他认为今天的系统已经是 AGI，不认为还有什么能力是无法通过继续 scaling 解锁的，言下之意是传统算法研究已无事可做。

已确认

• @avtim 自述：研究的核心是找出开发新算法能力所需的原理，而 AGI 到来后这件事没有可做的了，因此写书比做研究更让他兴奋。
• 他认为传统 ML 研究的核心思想仍是好的抽象，这类思想至少能帮助我们理解 LLM 为什么有效；同时他坦承自己被这些想法吸引了十年，「大概率也会有别人如此」，即使那个人可能不存在，只要有机会存在他就有责任去尝试。
• Calvin McCarter 回应称 Claude Code「确实对我的领域造成了同样的影响」，其应对是退出原本工作，把时间转向完成一本他认为仍有长期价值的书，并长期着手一件因 AI 才变得可能的新事业。

为什么重要

• 这是资深研究者对「AGI 已至」的直白表态，且以个人职业选择（辞职、写书、再创业）作为背书，反映 AI 编程工具对传统研究领域的实际冲击正在改变从业者的生涯规划。
• 「旧理论可解释 LLM 为何有效」的说法，为传统 ML 思想与深度学习的衔接提供了一个值得关注的视角。

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