AGI 不需 10T 参数？任务分解让智能取决于 TTC 缩放
teortaxesTex · x · 2026-08-27
该推文提出，正如检索增强（RLM）使长上下文成为算力投入问题而非架构问题一样，通过任务分解实现的通用智能体（Agency），使得“智能”也主要取决于时间计算复杂度（TTC）的缩放。
核心观点：
- 实现 AGI 可能不需要 10T 甚至 3T 参数规模的模型。
- 通过系统层面的任务分解和编排，可以用更快的路径达到同等智能水平。
- 这是对“Sam Altman 称 OpenAI 将在 2026 年实现 AGI（需 10T-15T 参数）”这一观点的技术反驳。
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