开发者抛AGI判据:每月一条提示词年赚百万美元即算AGI
JoshPurtell · x · 2026-11-02
Josh Purtell 就 eval 设计发推并提出自己的 AGI 判据。他此前抱怨综合基准把一堆不同任务混在一个 domain 里,主张能拆就拆成多个 eval,至少要求「少数几个任务就能说明问题」。
由此他给出一个「柏拉图式」的极简判据:一个系统若未被专门训练过「每月只需一条提示词就能为我赚 100 万美元年利润」,却依然能做到,那它就是 AGI。他还表示对此相当有信心。
所属事件:前评测开发者连发帖:训练数据与评测数据该用两套标准(17 条相关)→
「漫话AGI」频道最新
- 别把 Anthropic 的 6:1 Agent 比例当成招聘预测 — krishnan · 2026-11-02
- Agent 像带娃:果汁盒和流血手指一样大声求救 — krishnan · 2026-11-02
- Anthropic 自曝:Agent 工时已是员工 6 倍,人类注意力成瓶颈 — krishnan · 2026-11-02
- Reddit 反 AI 舆论的目标不断后移:写诗到治病永远有新说辞 — GreatConsideration72 · 2026-11-02
- Noah Smith:AI 网络防御终将赢,AI 生物恐怖的账正好相反 — ethanniser · 2026-11-02
- 红杉论断:下一家万亿美元公司卖的不是软件而是工作成果 — basedjensen · 2026-11-02