社区激辩：持续学习缺失是模型不够 AGI 的关键

围绕模型为何显得不够 AGI，teortaxesTex 与 zetalyrae 等人展开激辩：前者认为核心在于缺少持续学习（continual learning），与梁文锋此前观点一致，并指出 Agent 上下文方面已有显著进步；针对所谓超级人类能力边界，他反驳称若不考虑预算，能力差距论并不成立。另一方则转引新文章，主张模型真实能力可能被评测方式低估，实际比表面表现更强。

2026-09-29 ~ 2026-09-29 · 3 条相关

• 作者撰文：AI 模型的真实能力很可能比表面表现更强 — zetalyrae · 2026-09-29
• Astra 能否靠子智能体补齐冷门领域？大佬激辩超级人类能力边界 — teortaxesTex · 2026-09-29
• 持续学习缺失才是模型不够 AGI 的关键，Agent 上下文进步显著 — teortaxesTex · 2026-09-29