AGI 的核心在于摊销搜索成本：将成功轨迹蒸馏为模型直觉
shyamalanadkat · x · 2026-07-23
作者提出，当前基于单次任务的搜索（Search）成本往往高达 O(n)，而迈向 AGI 的关键一步是摊销（Amortization）。具体而言，应当将每一次搜索中产生胜利的轨迹蒸馏回生成模型中，直到搜索行为转化为模型的本能直觉。
作者以化学领域的发展作为类比：早期的化学合成依赖于暴力的反复试错，而每一次成功的实验最终都被提炼为命名反应、选择性规则和逆合成启发式方法。如今，化学家仅凭直觉就能判断合成路线，这种直觉本质上是高度压缩的搜索过程，将数以百万计的失败实验缓存为先验知识。
同理，对于 AI 科学家（或智能体）而言，进化的方向不应仅仅是让实验室的搜索过程变得更快，而是要让每一次实验的结果去更新那个负责提出实验设想的模型本身。
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